७८% जनसंख्याले बैंक खाता भएको दाबी गरे पनि, ३ मध्ये १ जना ब्राजिलियनहरूले अझै पनि पर्याप्त रूपमा आर्थिक रूपमा समावेश भएको महसुस गर्दैनन्, जसमा क्रेडिटमा पहुँचको अभाव यो धारणाको मुख्य कारणहरू मध्ये एक हो (७३%)। "Banknote देखि DREX सम्म: ३० वर्षमा पैसाको विकास" देखाउँछ।
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स प्रयोग गर्ने उपभोक्ता अन्तर्दृष्टि प्लेटफर्म, १डेटापाइपका व्यावसायिक निर्देशक इगोर कास्ट्रोभिएजोका अनुसार, धेरै मानिसहरूले क्रेडिट प्राप्त गर्न नसक्नुको ठूलो कारण संस्थाहरूले प्रयोग गर्ने परम्परागत मूल्याङ्कन मोडेलहरू हुन्। "दुर्भाग्यवश, क्रेडिट ब्यूरोहरू अझै पनि धेरै सतही र पुरानो जानकारीका स्रोतहरूमा भर पर्छन्, त्यसैले धेरै सम्भावित ग्राहकहरू कम्पनीहरूको तर्फबाट गहिराइको कमीका कारण बेवास्ता गरिन्छन्।"
कार्यकारीले यसलाई चित्रण गर्न केही महत्त्वपूर्ण तथ्याङ्कहरू उद्धृत गर्दछ, जस्तै तथ्याङ्क कि ३८% भन्दा बढी जनसंख्या अनौपचारिक रूपमा काम गर्दछ, स्टेटिस्टाको सर्वेक्षण अनुसार, जसले नगरपालिकाहरूलाई भुक्तानी क्षमता पत्ता लगाउन गाह्रो बनाउँछ। "यसबाहेक, लोकोमोटिभा इन्स्टिच्युटको अध्ययनले बैंक खाता बिना ४६ लाख भन्दा बढी ब्राजिलियनहरू रहेको संकेत गर्दछ, र अर्को अध्ययन, जसलाई बियोन्ड बोर्डर्स २०२२/२०२३ भनिन्छ, ले देखाएको छ कि देशका ४०% वयस्कहरूसँग मात्र क्रेडिट कार्ड छ। त्यसकारण, लाखौं ब्राजिलियनहरू यी मूल्याङ्कनहरूबाट अदृश्य छन् र फलस्वरूप, क्रेडिट जस्तो महत्त्वपूर्ण कुरामा पहुँचको अभाव छ," इगोर कास्ट्रोभिएजोले औंल्याए।
समस्याको समाधानको रूपमा, पेशेवरले वित्तीय संस्थाहरूले यी अल्पसंख्यक समूहहरूलाई उनीहरूको विश्लेषणमा समावेश गर्न सक्षम प्राविधिक समाधानहरूमा लगानी गर्न सुझाव दिन्छन्। "हाम्रो देशको डिजिटल युगको लागि धन्यवाद, बजारमा पहिले नै समाधानहरू अवस्थित छन् जसले वित्तीय संस्थाहरूलाई अनलाइन खरिद इतिहास, उपभोग बानी, पेशा, रोजगारी इतिहास, औसत तलब, र यी सम्भावित ग्राहकहरूको पारिवारिक आम्दानी जस्ता बहुमूल्य वैकल्पिक डेटा प्रदान गर्दछ, जसले प्रत्येकको प्रोफाइलमा धेरै राम्रो अन्तर्दृष्टि प्रदान गर्न सक्छ," उनले औंल्याए।
यसबाहेक, इगोर कास्ट्रोभिएजोले कृत्रिम बुद्धिमत्ताको प्रभावकारी प्रयोगमा ध्यान आकर्षित गर्छन्। "यसले आधारभूत भूमिका खेल्छ; यति धेरै कि बोस्टन परामर्श समूहको तथ्याङ्कले देखाउँछ कि यो प्रविधिले बैंकहरूमा ८०% सम्म उत्पादकता लाभ ल्याउँछ, क्रेडिट-सम्बन्धित निर्णय लिने क्षमतामा सुधार ल्याउँछ। यो हुन्छ किनभने, यसको माध्यमबाट, जानकारीको विस्तृत मूल्याङ्कन गर्न सम्भव छ, यी मूल्याङ्कनहरूमा महत्त्वपूर्ण ढाँचाहरू र प्रवृत्तिहरू पहिचान गर्न," उनले औंल्याए।
