Selskaper fra ulike sektorer adopterer avanserte dataanalyse-teknologier med Open Finance og kunstig intelligens for å øke kredittilbudet uten å øke misligholdsraten. Disse innovasjonene gjør det mulig med mer nøyaktige og skreddersydde kredittvurderinger, som hjelper forbrukere med å håndtere økonomien sin effektivt og øke kredittgrensene sine. I henhold til data fra Bacen økte utbetalingene av lån til kjøp av eiendeler for privatpersoner med 18 % i løpet av de 12 månedene frem til februar 2024, den største økningen på de siste fem årene.
Strategiene for risikoreduksjon inkluderer diversifisering av kredittporteføljen og markedssegmentering, som er avgjørende for å håndtere den økende misligholdelsen, som nådde 72,54 millioner brasilianere i mai 2024, ifølge Serasa. En undersøkelse fra Instituto Locomotiva og MFM Tecnologia avslørte at 8 av 10 brasilianske familier er gjeldsatte, med kredittkort som står for 60 % av forsinkede betalinger. Fagfolk fremhever at effektiviteten av økningen i kredittilgjengelighet ligger i kompleksiteten i risikovurderingen, muliggjort av AI-verktøy, som hjelper med automatisering av kredittbeslutningsprosessen, svindelforhåndsdeteksjon, tilpasning av tilbud og riktig segmentering av kunder, noe som gjør det mulig med mer nøyaktige forutsigelser av mislighold og overvåking av profiler.
Det er det som forklarer Bruno Moura, forretnings- og markedsføringsdirektør i klavi – selskapet som tilbyr løsninger basert på Open Finance og Open Data. "Vi tror at en effektiv risikovurderingsstrategi hovedsakelig bør basere seg på en datadrevet kultur, hvor nye informasjonskilder kontinuerlig vurderes og gamle kilder overvåkes regelmessig, ettersom publikumsatferd endrer seg ofte," vurderer han. Eksperten påpeker også at for en sikker kredittvurdering er det nødvendig å innhente og analysere et bredt spekter av informasjon om den potensielle kunden, inkludert historikk, inntekt, nåværende økonomisk kapasitet, tidligere betalingsatferd og enhver type data som statistisk sett kan ha bevist sin relevans.
I tillegg understreker han at det er nødvendig med god overvåkning og kontinuerlig forbedring av de brukte teknologiene, ved å implementere systemer for kontinuerlig overvåkning av kundenes kredittprestasjon, dataene som brukes til analyse og kontinuerlig revurdering av modellene, samt å oppdatere teknologiene slik at hastigheten i beslutningsprosessen forblir konstant. Knyttet til de to punktene er det også viktig å bruke robuste statistiske modeller som AI for atferdsanalyse.
Å bruke bare tradisjonelle datakilder (som kredittbyråer) vil ikke forbedre din forståelse av kunden din, og samtidig vil det ikke skille deg ut fra konkurrentene dine. Å bruke andre kilder, så lenge de følger regler og lover om databeskyttelse, er avgjørende for å finne nye forbedringsmuligheter, understreker Moura.
rollen av finansiell utdanning i reduksjon av mislighold
Forbrukernes ansvar for bruk av økonomiske ressurser er også et viktig aspekt gjennom hele reisen. I denne sammenhengen forklarer Bruno Moura at finansiell utdanning har en grunnleggende rolle, og at det er den smarteste måten å bevise på at, hvis det forvaltes godt, vil kreditt være avgjørende for å oppnå prestasjoner for enkeltpersoner og bedrifter.
Kunstig intelligens-verktøy som bruker data fra Open Finance er essensielle for dette og kan gjøre en forskjell, ved å sørge for at personen får riktig råd basert på sitt forbruksmønster og livsstil, redusere risikoen for økonomiske misforståelser og samtidig vise forbrukeren at hvis han har en sunn økonomi, vil hele økosystemet ha nytte av det, forklarer Moura.
Ifølge data fra Open Finance Brasil hadde over 42 millioner brasilianere i desember 2023 allerede aktive samtykker for deling av data mellom banker og finansinstitusjoner. I tillegg ble det i 2023 lansert 15 nye API-er, noe som totalt gir mer enn 30 produkter med API-er i produksjon, og driver milliarder av samtaler ukentlig i fase 2 av Open Finance.
Knyttet til økonomisk utdanning er bedriftenes rolle å innføre kredittpolitikk for å balansere utlån med opprettholdelse av lave misligholdsrater. Blant de viktigste politikkene er:
(1) Publikumdifferensiering:Ulike mennesker har ulike atferd, derfor må kredittpolitikken tilpasses hver målgruppe, produkt og tjeneste.
(2) Vurdering og overvåking av variabler:Gitt de utallige datavariablene i politikken, må vi være oppmerksomme på kvaliteten over tid, også for å vurdere om det har skjedd en atferdsendring og om det er påvirkninger på de forventede resultatene. Et eksempel var pandemien: nye atferder ble skapt, og data som tidligere forutsa mislighold, måtte erstattes med nye, og de som klarte å overvåke dette så raskt som mulig, hadde mindre påvirkning.
(3) Samarbeid med områder for svindel, kundeservice og innkreving:Kreditt er et økosystem som krever at alle deler er konsistente og forbundet i fellesskap for en strategi. Hvis noe ikke er riktig, vil påvirkningen være i hele kjeden.
Et eksempel på hvordan et selskap kan øke kredittilgjengeligheten betydelig uten å øke misligholdet, er å tilpasse tilbud, ha riktig grensehåndtering og følge opp kunder gjennom hele syklusen.
"Sei i dag hvor mange selvstendige næringsdrivende det finnes i landet som ikke har en betydelig kreditt-historie, men som har en stabil inntekt og med tilgjengelig kreditt har mulighet til å vokse sin virksomhet ved å investere i verktøy og utstyr som kan få dem til å vokse enda mer. Med Open Finance er det mulig å gi denne personen en passende kredittramme, øke kredittilgjengeligheten uten å øke misligholdet, tross alt vet du nøyaktig personens økonomiske kapasitet og ikke bare deres kreditt-historie som ofte er i startfasen," forklarer Bruno Moura.
Med disse tilnærminger håper selskapene å utvide tilgangen til kreditt på en ansvarlig måte, fremme bærekraftig vekst og holde misligholdet under kontroll.
