Під час кредитування: важко відмовитися від ручного підтвердження

Бізнес-управління

Етап кредитування вважається тим, хто приймає ризики та керує ними після оцінки кредитоспроможності, є зв’язком між передкредитною та посткредитною ризик-управлінською системою.

◎ Створення моделі управління ризиками

Згідно з відгуками, 16 опитаних споживчих фінансових установ у процесі кредитування використовують технології штучного інтелекту, хмарних обчислень і великих даних для створення системи кредитної оцінки в реальному часі, ще 3 установи застосовують традиційний підхід з поєднанням ручної роботи та систем управління ризиками.

Динамічне управління ризиками

Самостійне створення цифрової інфраструктури

◎ Основний акцент — погашення боргу

Згідно з інформацією 16 фінансових установ, у процесі кредитування для управління користувачами застосовуються комплексні оцінки їх платоспроможності за кількома показниками, включаючи історію кредитування, стан активів і стабільність споживання.

Комплексна оцінка платоспроможності

Багатовимірні дані

У процесі кредитування створюються складні моделі ризиків і стратегії, що балансують між допуском і ціноутворенням, для чого потрібні передові алгоритми машинного навчання та багаті дані.

◎ Використання та збір даних

З точки зору джерел збору даних, 16 фінансових установ використовують поєднання внутрішніх великих масивів даних про користувачів та глибоку інтеграцію з даними валютного ринку. За допомогою накопичених даних про позичальників вони здійснюють глибоку аналітику в складних бізнес-сценаріях і збирають різноманітні ризикові дані клієнтів.

Точне формування профілю користувача

Множинний збір даних

◎ Розвиток і результати досліджень

Згідно з відгуками 16 установ, через різний масштаб і доходи, інвестиції у R&D і технологічні досягнення суттєво відрізняються.

Відчутні результати у боротьбі з шахрайством

Двоїстий рівень патентних досягнень

Труднощі у розвитку

Крім різниць у технологічних інвестиціях, кожна фінансова установа має свої особливості у вирішенні проблем, що виникають у процесі кредитування.

◎ Недосконалість оцінювальних даних

На даний момент внутрішні дані про доходи, борги та кредитну історію в Україні ще недостатньо повні, що ускладнює оцінку платоспроможності користувачів.

Рішення: постійне залучення точних сторонніх даних про доходи та борги, розробка моделей перевірки доходів і боргів для швидкої та ефективної оцінки платоспроможності позичальників.

◎ Конфлікт між “поширеністю” та “вигодою”

На тлі зниження загальних відсоткових ставок у галузі споживчого кредитування, виникає конфлікт між прагненням до масового охоплення (“поширеності”) і прагненням до вигідних умов (“вигоди”). Посилена конкуренція вимагає більш точного управління існуючими клієнтами, зокрема, більш точного попереднього відсікання ризикових клієнтів і підвищення їх лояльності.

Рішення: активне просування цифрових технологій для підвищення ефективності залучення клієнтів і зниження витрат на персонал, а також використання технологій для подолання труднощів у процесі розширення бізнесу.

(Редактор: Маджінлу HF120)

Звітувати