Cum utilizează IFM Big Data pentru a evalua împrumutații
Metodele tradiționale de evaluare a împrumutaților nu mai funcționează în economia digitală. Scoring-ul clasic - bazat pe istoricul de credit, venit și loc de muncă - acoperă doar un segment formalizat al populației. În același timp, milioane de oameni rămân în afara sistemului de creditare, chiar dacă sunt destul de solvabili.
Instituțiile de microfinanțare, în special în țările în curs de dezvoltare, apelează din ce în ce mai mult la Big Data - date mari, nestructurate și comportamentale. Acest lucru permite o predicție mai precisă a comportamentului împrumutatului și o mai mare acoperire.
Ce este Big Data în contextul IFM și de ce este important?
Big Data nu reprezintă doar o cantitate mare de informații, așa cum se traduce expresia la propriu. Este o colecție de date caracterizată de cei trei "V":
Volum - cantități colosale de informații care nu pot fi prelucrate prin mijloace tradiționale.
Viteză - datele sosesc și sunt prelucrate în timp real sau aproape în timp real.
Varietate - datele sunt prezentate într-o varietate de formate. De la tabele structurate la text nestructurat, imagini.
În activitatea IFM, Big Data permite trecerea de la analiza simplă la analiza aprofundată a clientului, a comportamentului său financiar, a nevoilor și a riscurilor posibile. Acest lucru este relevant pentru microîmprumuturi, în cazul în care istoricul de credit tradițional poate fi incomplet sau inexistent, așa cum este adesea cazul tinerilor împrumutați, al lucrătorilor independenți sau al persoanelor care își încep activitatea financiară.
De ce este acest lucru important pentru IFM?
Există mai multe aspecte care contează:
Reducerea riscurilor de neplată. O evaluare mai precisă a capacității de rambursare reduce cazurile de neplată.
Extinderea bazei de clienți. Capacitatea de a acorda împrumuturi unor clienți care nu au fost văzuți anterior de băncile tradiționale.
Personalizarea ofertelor. Crearea de produse ideal adaptate la nevoile unui anumit debitor.
Optimizarea costurilor de operare. Automatizarea și accelerarea proceselor decizionale.
De aceea, Big Data nu este astăzi doar o nouă tendință, ci o soluție eficientă pentru companiile financiare și clienții acestora.
Surse Big Data pentru evaluarea împrumutatului
Pentru a construi un portret complet al unui debitor, IFM-urile colectează și analizează date din mai multe surse. De exemplu, datele interne ale IFM-urilor. Acestea includ istoricul interacțiunii cu clientul, și anume cererile anterioare, împrumuturile rambursate cu succes, restanțele și cererile de asistență.
De asemenea, sunt utilizate date din chestionare. În acestea, informațiile sunt introduse chiar de către împrumutat. Și, de asemenea, se colectează date despre comportamentul în aplicație sau pe site. Acesta este timpul, câmpurile completate, funcțiile utilizate, tranzițiile.
De asemenea, informațiile sunt preluate de la birourile de credit naționale și internaționale. Aceasta este baza, dar Big Data o completează și o adâncește. Dar asta nu este tot. Sursele de Big Data devin, de asemenea, surse de Big Data:
Social media și activitatea online - examinarea informațiilor disponibile publicului care pot indica indirect stabilitatea sau riscul.
Date de geolocalizare - locuri vizitate, mutări, mutări frecvente, migrații.
Date privind telecomunicațiile - frecvența apelurilor, utilizarea internetului mobil, reîncărcări.
Registre publice - informații privind datoriile către stat, hotărâri judecătorești, falimente.
Date de la sistemele de plată și bănci - istoricul tranzacțiilor cu carduri și conturi, care reprezintă cea mai valoroasă sursă de informații privind veniturile și cheltuielile.
Sunt studiați și alți factori, în funcție de setările sistemului. Este demn de remarcat faptul că majoritatea datelor necesită consimțământul clientului. Prin urmare, faceți clic cu atenție pe butoanele din aplicație sau de pe site.
Tehnici de procesare și analiză Big Data
Datele brute nu au nicio valoare fără prelucrare. IFM-urile utilizează diverse metode și tehnologii pentru a extrage informații utile. Cel mai comun mecanism este învățarea automată. Acesta este coloana vertebrală a analizei Big Data. Algoritmii de învățare automată sunt antrenați pe cantități uriașe de date istorice, identificând modele ascunse și prezicând comportamente viitoare. Ei învață să prezică probabilitatea de neplată a împrumutului pe baza a mii de parametri. Inteligența Artificială poate sugera condițiile optime în care împrumutatul este cel mai probabil să ramburseze datoria.
O altă opțiune este inteligența artificială. Aceasta vă permite să analizați date text nestructurate - feedback-ul clienților, corespondența cu asistența tehnică, comentariile din rețelele sociale. LLM-urile pot rezuma volume mari de informații textuale, pot identifica tonul și ideile-cheie.
Recunoașterea modelelor este utilizată pentru a analiza documente, a verifica identitatea din fotografii sau înregistrări video.
Bazele de date grafice pot analiza relațiile dintre entități (de exemplu, între împrumutați, contactele acestora, dispozitive, adrese). Acest lucru este foarte eficient pentru detectarea rețelelor frauduloase.
Analiza predictivă se bazează pe construirea de modele care prezic evenimente viitoare. De exemplu, când este cel mai probabil ca un debitor să efectueze următoarea plată sau când există un risc de neplată.
Provocările și aspectele etice ale utilizării Big Data
În ciuda tuturor beneficiilor posibile, utilizarea Big Data aduce și o serie de provocări:
Confidențialitatea și securitatea datelor. Prelucrarea unor cantități uriașe de date cu caracter personal necesită respectarea strictă a legilor. IFM-urile trebuie să se asigure că datele clienților nu sunt compromise.
Transparența. Modelele sofisticate de inteligență artificială pot lua decizii care sunt greu de explicat oamenilor. În cazul în care unui debitor i se refuză un împrumut, acesta are dreptul să cunoască motivul.
Costuri și expertiză. Implementarea și întreținerea sistemelor Big Data necesită investiții semnificative în tehnologie și expertiză, ceea ce poate reprezenta o provocare pentru IFM-urile mai mici.
Legislația nu a ținut întotdeauna pasul cu tehnologia. Banca Națională a României trebuie să elaboreze noi reglementări pentru a asigura protecția consumatorilor.
Concluzii
Utilizarea Big Data și a învățării automate a devenit o parte integrantă a microfinanțării moderne. Aceste tehnologii permit IFM-urilor din România și din întreaga lume să ia decizii mai informate și mai rapide, să reducă riscurile, să combată frauda și să ofere produse mai personalizate.
Cu toate acestea, pentru a realiza întregul potențial al Big Data, IFM-urile trebuie să acorde o atenție deosebită aspectelor legate de confidențialitate, etică și transparență și să își îmbunătățească continuu sistemele.
