Компанії з різних секторів впроваджують передові технології аналізу даних з Open Finance та штучним інтелектом, щоб збільшити доступність кредитів без підвищення рівня дефолтів. Ці інновації дозволяють проводити точніші та персоналізованіші оцінки кредитоспроможності, допомагаючи споживачам ефективно керувати своїми фінансами та збільшувати кредитні ліміти. Згідно з даними Центрального банку Бразилії (Bacen), кредитування товарів фізичними особами зросло на 18% за 12 місяців, що закінчилися в лютому 2024 року, що є найбільшим зростанням за останні п'ять років.
Стратегії зменшення ризиків включають диверсифікацію кредитного портфеля та сегментацію ринку, які є основоположними для боротьби зі зростаючим рівнем дефолтів, який, за даними Serasa, у травні 2024 року досяг 72,54 мільйона бразильців. Дослідження, проведені Інститутом Locomotiva та MFM Tecnologia, показали, що 8 з 10 бразильських сімей мають борги, причому кредитні картки становлять 60% простроченої заборгованості. Експерти наголошують, що ефективність підвищення доступності кредитів полягає в складності аналізу ризиків, що забезпечується інструментами штучного інтелекту, які допомагають автоматизувати процес прийняття рішень щодо кредитування, виявляти шахрайство, персоналізувати пропозиції та правильно сегментувати клієнтів, що дозволяє точніше прогнозувати рівень дефолтів та контролювати профілі.
Це пояснює Бруно Моура, директор з бізнесу та маркетингу компанії Klavi – компанії, яка пропонує рішення на основі відкритих фінансів та відкритих даних. «Ми вважаємо, що ефективна стратегія аналізу ризиків повинна базуватися, перш за все, на культурі аналізу даних, в якій постійно оцінюються нові джерела інформації, а старіші джерела регулярно контролюються, враховуючи, що поведінка громадськості часто змінюється», – оцінює він. Експерт також наголошує, що для безпечного аналізу кредитоспроможності необхідно отримати та проаналізувати широкий спектр інформації про потенційного клієнта, включаючи історію, дохід, поточну фінансову спроможність, минулу платіжну поведінку та будь-які дані, релевантність яких можна статистично підтвердити.
Крім того, він наголошує на необхідності належного моніторингу та постійного вдосконалення використовуваних технологій, впровадження систем для постійного моніторингу кредитної ефективності клієнтів, даних, що використовуються для аналізу, та постійної переоцінки моделей, а також оновлення технологій для підтримки гнучкості в процесі прийняття рішень. У зв'язку з цими двома пунктами, також важливо використовувати надійні статистичні моделі, такі як штучний інтелект, для поведінкового аналізу.
«Використання лише традиційних джерел даних (таких як бюро кредитних історій) не покращить ваше розуміння вашого клієнта і, водночас, не виділить вас серед конкурентів. Використання інших джерел, за умови дотримання правил і законів про захист даних, є важливим для пошуку нових можливостей для вдосконалення», – наголошує Моура.
Роль фінансової освіти у зниженні рівня дефолтів.
Відповідальність споживачів у використанні фінансових ресурсів також є вирішальним аспектом протягом усього шляху. У цьому сенсі Бруно Моура пояснює, що фінансова освіта відіграє фундаментальну роль, будучи найрозумнішим способом довести, що за умови належного управління кредитом він буде життєво важливим для досягнення цілей як для окремих осіб, так і для компаній.
«Інструменти штучного інтелекту, що використовують дані Open Finance, є важливими для цього та можуть змінити ситуацію, гарантуючи, що люди отримуватимуть правильні поради щодо свого споживання та способу життя, зменшуючи ймовірність фінансових невідповідностей та водночас показуючи споживачам, що якщо вони матимуть здорове фінансове життя, вся екосистема виграє», – пояснює Моура.
Згідно з даними Open Finance Brazil, у грудні 2023 року понад 42 мільйони бразильців вже мали активну згоду на обмін даними між банками та фінансовими установами. Крім того, у 2023 році було запущено 15 нових API, загалом понад 30 продуктів з API у розробці, що призвело до мільярдів щотижневих звернень у другій фазі Open Finance.
Пов’язано з фінансовою освітою, роль компаній полягає у впровадженні кредитної політики для збалансування кредитування з підтримкою низьких показників дефолтів. Ключові політики включають:
(1) Диференціація аудиторії: різні люди мають різну поведінку, тому кредитну політику необхідно адаптувати до кожної аудиторії, продукту та послуги.
(2) Оцінка та моніторинг змінних: враховуючи численні змінні даних, присутні в політиці, нам потрібно звертати увагу на якість з часом, включаючи оцінку того, чи відбулися зміни в поведінці та чи є вплив на очікувані результати. Прикладом була пандемія: були створені нові моделі поведінки, і дані, які раніше передбачали дефолт, довелося замінити новими даними, і ті, хто зміг відстежувати це якомога швидше, мали менший вплив.
(3) Співпраця з відділами боротьби з шахрайством, обслуговування клієнтів та стягнення боргів: кредитування – це екосистема, яка потребує узгодженості та об’єднання всіх сторін у досягненні певної стратегії; якщо щось не так, це позначиться на всьому ланцюжку.
Одним із прикладів того, як компанія може значно підвищити доступність кредитів без збільшення показників дефолтів, є персоналізація пропозицій, правильне управління кредитними лімітами та моніторинг клієнтів протягом усього циклу.
«Уявіть собі, скільки самозайнятих фахівців існує сьогодні в країні, які не мають значної кредитної історії, але мають стабільний дохід і, маючи доступний кредит, мали б можливість розвивати свій бізнес, інвестуючи в інструменти та обладнання, які можуть допомогти їм зростати ще більше? Завдяки Open Finance можна встановити відповідний ліміт для цієї особи, збільшуючи доступність кредиту без збільшення її рівня прострочення, оскільки ви точно знаєте фінансові можливості людини, а не лише її кредитну історію, яка часто тільки починається», – пояснює Бруно Моура.
За допомогою цих підходів компанії сподіваються розширити доступ до кредитування відповідальним чином, сприяючи сталому зростанню та контролюючи рівень дефолтів.
