У Сполучених Штатах мільйони людей виявляються відсіченими від кредитних ринків не через ризик невиплати, а через традиційні методи оцінки кредитоспроможності. Згідно з новими даними, близько 25 мільйонів дорослих американців не мають достатньої кількості нещодавньої кредитної активності для формування дійсного кредитного балу. Це призводить до того, що вони часто потрапляють під традиційні вимоги кредитного скорингу, хоча й мають стабільний дохід та постійні фінансові зобов’язання.
Проблеми традиційних кредитних оцінок
Сучасні моделі оцінки кредитоспроможності значною мірою залежать від статичних даних бюро, включаючи інформацію про кредитні картки, споживчі кредити та історії погашення боргів. Такі індикатори чудово підходять для споживачів, які вже інтегровані в кредитну систему, але не враховують фінансову поведінку осіб, які не користуються традиційними кредитними продуктами. Особливо це стосується споживачів з обмеженою кредитною історією, для яких дані про фінансовий стан є недостатніми.
Дослідження, проведене в партнерстві з фінансовими установами, показало, що близько третини американців відчувають нестабільність у кредитуванні. Часті відмови можуть приводити до того, що споживачі стають обережними у взятті кредитів, що в подальшому звужує доступ до надійніших кредитних продуктів.
Інновації в використанні даних завдяки штучному інтелекту
Ситуація стрімко змінюється з розвитком штучного інтелекту, який дозволяє кредиторам обробляти альтернативні дані, щоб виявляти потенційно надійних позичальників, які можуть бути втрачені для традиційних моделей. Наразі системи AI аналізують детальні транзакційні дані та поведінкові патерни, що дозволяє одночасно покращити виявлення шахрайства та ухвалення кредитних рішень. На відміну від одноразового скорингу, використання AI дає можливість оцінювати стабільність та ризики в режимі реального часу.
Аналіз грошових потоків: що пропускають традиційні оцінки
Одним з найзначніших альтернативних джерел є аналіз грошових потоків. На основі цього методу кредитори можуть бачити позичальників, яких не охоплюють традиційні кредитні скоринги через аналіз доходів, витрат і здатності виконувати постійні зобов’язання. Ці показники дають змогу оцінити реальні фінансові зобов’язання, навіть якщо у людини немає формального кредитного продукту.
Для споживачів з нерегулярним доходом або обмеженими кредитними історіями, аналіз грошових потоків часто дає більш точну картину платоспроможності, ніж просте використання середніх показників з бюро.
Сигнали підтримки відповідального використання альтернативних даних
Зростання використання альтернативних даних у кредитуванні супроводжується дедалі більшим визнанням з боку регуляторів. Офіс контролера валюти відкрито визнає цінність таких даних для розширення доступу до кредитів за відповідального їх використання. Керівництво OCC наголошує на тому, що ці дані можуть допомогти кредиторам краще оцінювати ризики і забезпечити доступ до фінансових продуктів споживачам, які погано представлені традиційними моделями.
Фінансові установи вже активно впроваджують новітні технології для вдосконалення процесів кредитування і розширення доступу для тих, хто раніше залишався поза полем зору. Використовуючи дані про транзакції, заробітну плату та витрати, банки і фінансові технології можуть модифікувати свої кредитні стратегії, зосереджуючи увагу на реальному фінансовому стані позичальників, що раніше не мали можливості отримати кредит.
Цей підхід створює можливість для тих, хто не має традиційної кредитної історії, знайти шлях до доступніших і безпечніших кредитних продуктів. В результаті фінансові установи не лише зменшують ризики, але й підвищують точність ухвалення рішень, зменшуючи розрив між невидимими та інвестиційними особами.