Tudi je zelo koristno, da prebivalstvo dostopa do osnovnih izdelkov in storitev za svojo preživetje, kredit postane velik tabu tukaj v Braziliji.Podatki Brazilski inštitut za raziskave in analizo podatkov (Ibpad) kažejo, da se približno 73% Brazilcev počuti finančno izključenih prav zaradi tega, ker ne morejo dostopati do te olajšave. Deloma, problem je posledica tradicionalnih modelov ocenjevanja, da ne morejo zajeti finančnih vedenj ljudi, ki delujejo zunaj formalnih bančnih struktur
S tem, uporaba alternativnih podatkov je lahko velika prednost finančnih institucij, ki se še vedno opirajo na zelo zastarele informacije kreditnih agencij pri ocenjevanju potencialnih strank. Da bi dobili idejo, raziskava Svetovne banke (Global Findex Database) kaže, da je 45% Brazilcev slabo bankiranih, z uporabo predvsem denarnih transakcij ali alternativnih finančnih storitev.
Po drugi strani, Pix je doživel eksplozivno sprejetje, se redno uporablja več kot 70% odrasle populacije,v skladu z Banko Slovenije. Rast digitalnih plačil predstavlja ogromno priložnost za redefinicijo ocenjevanja kreditne sposobnosti, ampak finančne institucije se še vedno prilagajajo temu
Po mnenju Igor Castroviejo, državni vodja 1datapipe, ponudnik rešitev za vpoglede potrošnikov, temelječ na umetni inteligenci, največja napaka institucij pri ocenjevanju kreditne sposobnosti je, da za osebe brez bančne zgodovine določijo slabo oceno. “To preprosto ni resnica. Trenutno, imamo tehnologije za ocenjevanje dejanskega finančnega vedenja poleg zastarelih kreditnih modelov, oceni izvršnika
IA in alternativni podatki: odklepanje kredita
Številka trenutne tehnologije, Umetna inteligenca je bila zelo koristna na področju ocenjevanja kreditov. Skozi njegovo kombinirano uporabo z analizo podatkov, ona je sposobna nuditi vpogle, ki segajo daleč preko tradicionalnih bančnih izpiskov. Pri analizi dejanskih finančnih vedenj, modeli, ki temeljijo na tej tehnologiji, lahko zagotovijo jasnejši in vključujoč pogled na kreditno sposobnost
Toliko je to resnično, da študija Cinnecta kaže, da približno 50 % finančnih institucij že uporablja umetno inteligenco v svojih kreditnih procesih, s 70% ekip, ki smatrajo, da je visoka prioriteta uvedba novih tehnologij za še boljše ocenjevanje
Vendar, kateri bi bile glavne vire teh alternativnih podatkov? Spodaj so navedeni nekateri primeri
Uporaba mobilnega telefona Pogostnost polnjenja, plačilo računov in potrošniške navade kažejo na finančno stabilnost
Plačila računov in najemnine Pravočasno plačevanje osnovnih storitev je močan pokazatelj finančne odgovornosti
E-trgovina in digitalne transakcije Nakupi in plačila v storitvah BNPL (Kupi zdaj, Plačajte kasneje) kažejo zanesljivost potrošnika
Družbeni in vedenjski podatki– Digitalni odtisi, kot zgodovina zaposlitve, izobraževanje in profesionalne mreže, razkrivajo kreditni potencial
Ti vpogledi, ki temeljijo na umetni inteligenci, omogočajo upnikom, da premagajo zastarele modele in razširijo dostop do financiranja za milijone ljudi, razloži Igor Castroviejo
Vloga Pixa pri finančni vključenosti
Pix hitro postaja najmočnejše orodje finančne vključenosti v Braziliji, omogočanje milijonom, da zgradijo zgodovino transakcij brez potrebe po tradicionalni banki. Z več kot 26 trilijoni R$ transakcijami v zadnjem letu prek platforme,v skladu z Banko Slovenije, finančne institucije imajo na voljo zlato rudniko podatkov. To je, vendar, odkar sprejmejo strategije, ki temeljijo na umetni inteligenci
Po mnenju Igor Castroviejo, eksplozija digitalnih plačil v Braziliji je temeljna sprememba igre, ki jo morajo upoštevati avtonomne institucije. "Finančne institucije, ki ne bodo vključile te vrste informacij, bodo ignorirale prihodnost kredita", potrjuje
Zakaj je umetna inteligenca bistvena
Creditorji pogosto razvrščajo stranke brez kreditne zgodovine kot visoko tveganje le zato, ker nimajo konvencionalnih finančnih zapisov. AI izziva to vizijo, osredotočanje na vedenjske vpoglede v realnem času, namesto le zgolj na preteklo kreditno uspešnost
Študija Juniper Research napoveduje, da bodo ocene kreditne sposobnosti, ki temeljijo na umetni inteligenci, do leta 2028 privedle do 67-odstotnega povečanja priložnosti za posojila na trgih v razvoju. Finančne institucije, ki bodo sprejele to spremembo, bodo lahko razširile svojo bazo strank, zmanjšati stopnje neplačevanja in ustvariti pravičnejši kreditni ekosistem, Igor Castroviejo
S tem, namesto da se zanašate le na zastarele metode, finančne institucije morajo sprejeti dinamične in realnočasovne modele, ki odražajo sodobno vedenje potrošnika. "Industrija kreditov je na razpotju". Ali smo se razvili in vključili več ljudi, ali pa nadaljujemo z izključevanjem milijonov na podlagi zastarelih vzorcev, Igor Castroviejo
Čas za ukrepanje je zdaj
Finančne institucije, ki bodo sprejele modele kreditiranja, podprte z umetno inteligenco, bodo vodile naslednji val finančne vključenosti. Kako tehnologija već postoji, zdaj je vprašanje, kdo jo bo prvi uporabil na strateški način
Kot se Brazil premika proti bolj vključujoči finančni prihodnosti, prava vprašanje ni "če" lahko umetna inteligenca zapolni to vrzel na trgu kreditov, ampak kdo bo pionir v tem gibanju. “To bo le spodbudilo k ustvarjanju izdelkov, osredotočenih na resnične potrebe ljudi”. Poleg tega, ukrep zmanjšuje neenakosti z razširitvijo dostopa do kredita, elektronske plačilne metode in preprosti ter nizkocenovni bančni izdelki, zaključi Igor
