Η Πιστοληπτική Αξιολόγηση στην Ψηφιακή Εποχή

Η διαδικασία της πιστοληπτικής αξιολόγησης συνεπάγεται την αξιολόγηση των πιστοληπτών μέσω των πιστωτικών τους εκθέσεων, των οικονομικών τους καταστάσεων, των προτύπων πιστοποίησης, των συνηθειών δαπανών, των αποδείξεων εισοδήματος και των πιστοληπτικών τους βαθμολογιών. Η αξιολόγηση της πίστωσης έχει γίνει ακόμα πιο πολύπλοκη, με την παρουσία των δανείων άμεσης έγκρισης σε πολλές μορφές στο χώρο του fintech και την ανάπτυξη των καναλιών πρόσβασης, όπως οι ιστότοποι ηλεκτρονικού εμπορίου και οι συσκευές POS των εμπόρων. Για παράδειγμα, η PeerIQ έχει επιτύχει την ανίχνευση δεδομένων για να δημιουργήσει διαφανή και αξιόπιστη διαδικασία λήψης αποφάσεων με τη χρήση μιας πλατφόρμας SaaS. Εξετάζει τον όγκο των δεδομένων για τους διαχειριστές δανείων, τους διαχειριστές αξιολόγησης περιουσιακών στοιχείων και τους ελεγκτές δανείων.

Η παραδοσιακή διαδικασία πιστοληπτικής αξιολόγησης δεν είναι αρκετά ανθεκτική για να αξιολογήσει την πιστοληπτική ικανότητα του νέου τομέα ανυπόμονων δανειοληπτών, της Γενιάς Ζ, καθώς αυτοί δεν έχουν μακρά πιστωτική ιστορία ή υψηλές πιστοληπτικές βαθμολογίες για να βασιστούν. Εδώ εμφανίζεται το Banking as a Service - BaaS, για να απλοποιήσει τη διαδικασία, αλλά να την καταστήσει πιο ανθεκτική. Επίσης, βοηθά στην επιτάχυνση της διαδικασίας λήψης αποφάσεων για την παροχή δανείων άμεσης έγκρισης, εκμεταλλευόμενη την τεχνολογία για να καλύψει τα κενά στο χρηματοπιστωτικό οικοσύστημα. Για παράδειγμα, η Affirm προσφέρει δάνεια δόσεων σημείου πώλησης που παρέχουν στους πελάτες μεγαλύτερη οικονομική ευελιξία.

Οι πάροχοι χρησιμοποιούν μοντέλα αξιολόγησης πιστοληπτικής ικανότητας υψηλής απόδοσης για να προσφέρουν εξατομικευμένα προϊόντα και υπηρεσίες με προσαρμοσμένους όρους και προϋποθέσεις. Αυτά μπορεί να περιλαμβάνουν τον καθορισμό του πιστωτικού ορίου, του επιτοκίου, των όρων αποπληρωμής κλπ. Η πιστοληπτική αξιολόγηση νέας γενιάς βοηθά να γίνει η παροχή πίστωσης πιο υπεύθυνα, αποτρέποντας τους δανειολήπτες από το να λαμβάνουν περισσότερο χρέος από όσο μπορούν να διαχειριστούν και να αποπληρώσουν.

Οφέλη από την Πιστοληπτική Αξιολόγηση με τη Βοήθεια της Τεχνολογίας

Σύμφωνα με έκθεση της McKinsey, τα τραπεζικά ιδρύματα που έχουν υιοθετήσει την ψηφιακή δανειοδότηση εκμεταλλευόμενα μοντέλα πιστοληπτικής αξιολόγησης με την αντικατάσταση των παραδοσιακών, μη ευέλικτων και υποκειμενικών αξιολογήσεων της πιστοληπτικής ικανότητας, έχουν καταγράψει αρκετά οφέλη:

Βελτίωση των εσόδων της τάξης του 5 έως 15%, με αυξημένα ποσοστά αποδοχής, μειωμένο κόστος απόκτησης και βελτιωμένη εμπειρία πελατών. Επιπλέον, η επιταχυνόμενη διαδικασία λήψης αποφάσεων μειώνει την καθυστέρηση στην έγκριση των δανείων. Το Neat Loans είναι ένας πάροχος οικονομικών υπηρεσιών για κατοικίες που μπορεί να ολοκληρώσει τις αιτήσεις δανείων για αγορά κατοικίας μέσα σε μόλις δύο εβδομάδες από την έναρξη, με μια αίτηση που διαρκεί μόνο 15 λεπτά. Αυτό είναι περισσότερες από 3 φορές πιο γρήγορο από την παραδοσιακή διαδικασία δανεισμού.

Οι τράπεζες έχουν καταφέρει να μειώσουν τα ποσοστά απωλειών από πιστώσεις κατά 20% έως 40% με μοντέλα που μπορούν να καθορίσουν την πιθανότητα προβλήματος ενός δανειολήπτη. Αυτά τα μοντέλα εκμεταλλεύονται την ανάλυση και τις τεχνικές machine learning για να αναλύουν και προβλέπουν τα χρηματοοικονομικά μοτίβα και τη συμπεριφορά αποπληρωμής των χρηστών. Η ψηφιακή πλατφόρμα δανεισμού της Blend έχει διευκολύνει τη μείωση του χρόνου επεξεργασίας των αιτήσεων μέσω πολυκαναλικής συμμετοχής των πελατών και εκμεταλλεύεται την τεχνητή νοημοσύνη για την πλήρη αξιολόγηση της αίτησης και την πρόβλεψη της δυνατότητας αποπληρωμής του χρήστη.

Η προτεραιοποίηση των περιπτώσεων, καθώς και η αυτοματοποίηση στην εξαγωγή δεδομένων έχουν διευκολύνει την αυτόματη επεξεργασία για περιπτώσεις χαμηλού κινδύνου, βελτιώνοντας έτσι την αποδοτικότητα των διαδικασιών δανεισμού έως και 40%.

Σύγχρονα Μοντέλα Πιστοληπτικής Αξιολόγησης

Η εμφάνιση μηχανισμών χαμηλού κώδικα και μηχανισμών χωρίς κώδικα έχει επιτρέψει στους δανειοδότες να αυτοματοποιήσουν τη διαδικασία λήψης αποφάσεων. Τα συστήματα machine learning που λειτουργούν με την υποστήριξη της τεχνητής νοημοσύνης είναι ικανά να ενημερώνουν τα μοντέλα δανεισμού για να ανταποκριθούν σε μοναδικές απαιτήσεις των πελατών. Τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα, όπως οι τράπεζες και οι εταιρείες fintech, μπορούν να παίρνουν καλύτερες αποφάσεις σε λιγότερο χρόνο με την αυτοματοποίηση που βασίζεται σε κανόνες.

• Μπορούν να βελτιστοποιήσουν τη διαδικασία αξιολόγησης ώστε να αναλύουν γρήγορα ένα μεγάλο αριθμό αιτήσεων.
• Τα κριτήρια για τη λήψη αποφάσεων μπορούν να προσαρμοστούν στην κεφαλαιακή επιθυμία του οργανισμού, στα τμήματα πελατών και στο κανονιστικό πλαίσιο.
• Η αξιοποίηση των μοντέλων πιστοληπτικής αξιολόγησης βοηθά στην πραγματική ανάλυση κινδύνου και πιστοληπτικής ικανότητας των δανειοληπτών, παρέχοντας στα οικονομικά ιδρύματα τη δυνατότητα να προσφέρουν άμεσα μικρά και νεο-δάνεια.
• Η αυτοματοποίηση αξιολόγησης των δανειοληπτών βελτιώνει την επεκτασιμότητα, ακολουθώντας μια πραγματολογική προσέγγιση για την παροχή πρόσβασης σε δάνεια σε όσους δεν εξυπηρετούνται.

Επικερδής κι Αποτελεσματικός Έλεγχος

Παρά την πιστοληπτική ικανότητα του δανειολήπτη, πρέπει να ληφθούν υπόψη οι εσωτερικές διαδικασίες και η διαχείριση κινδύνου του δανειστή πριν παρασχεθεί ένα πιστωτικό πλαίσιο. Αυτό περιλαμβάνει:

• Ορισμό σχέσεων αντισυμβαλλόμενων μερών και δομών ιεραρχίας πίστωσης για την εκτίμηση της συνολικής έκθεσης.
• Εκτέλεση συσσώρευσης κινδύνου για μεμονωμένες οντότητες καθώς και ομάδες οντοτήτων.
• Αξιολόγηση των κατανομών μείωσης κινδύνου σε ιεραρχίες οντοτήτων.
• Ενσωμάτωση της εσωτερικής επιθυμίας για κίνδυνο ως μέρος της ανάπτυξης της στρατηγικής δανεισμού.

Το Μέλλον της Αξιολόγησης Πιστοληπτικής Ικανότητας

Αυτό στο οποίο οι τράπεζες και οι εταιρείες fintech πρέπει να επικεντρωθούν για το μέλλον της αξιολόγησης πιστοληπτικής ικανότητας είναι:

• Η εκμετάλλευση νέων και συνεχώς αυξανόμενων πηγών δεδομένων.
• Η χρήση προγνωστικής ανάλυσης για την κατανόηση των συμπεριφορών των πελατών με μεγαλύτερη ακρίβεια.
• Η αμεσότερη αντίδραση στο δυναμικό και εξελισσόμενο τοπίο των δανείων.

Χρειάζονται εξελιγμένα μοντέλα απόφασης που επιταχύνουν τον δανεισμό και διευκολύνουν τη συγκριτική ανάλυση για τον εντοπισμό περιοχών αδυναμίας ή σημείων αποτυχίας.

Μπορούν να αξιοποιήσουν την εμπειρία της ανάλυσης δεδομένων για την παραγωγή πιστωτικών σημάτων. Για παράδειγμα, η ανάλυση των πληρωμών ενοικίου και υπηρεσιών κατ’ αναλογία με το εισόδημα του πελάτη μπορεί να βοηθήσει μια τράπεζα να αναλύσει τις μεταβαλλόμενες πιστωτικές ανάγκες ή τη δυνατότητα αποπληρωμής.

Τεχνολογίες όπως το machine learning μπορούν να βοηθήσουν στη δημιουργία νέων ομάδων πελατών για διάφορα μεγέθη και τύπους πιστωτικών αναγκών. Και η προγνωστική ανάλυση μπορεί να διευκολύνει τον εμπλουτισμό των πιστωτικών προσφορών για να ανταποκριθούν σε διαφορετικές απαιτήσεις των πελατών. Η Tala είναι μια εταιρεία δανεισμού για καταναλωτές που βοηθά τους πελάτες να δημιουργήσουν πιστοληπτική ικανότητα δανείζοντας με τη χρήση δεδομένων κινητού τηλεφώνου, όπως κοινωνικές συνδέσεις, πληρωμές, λογαριασμοί κλπ. Καθορίζει την ατομική πιστοληπτική ικανότητα των δανειοληπτών και διευκολύνει τα δάνεια μέσω εναλλακτικών μεθόδων. 

Τέλος, η αξιολόγηση του μοντέλου πίστωσης αποτελεί ουσιαστικό στοιχείο για να διασφαλιστεί ότι διευκολύνει τη διαχείριση του πιστωτικού κινδύνου για τους δανειστές ενώ βελτιώνει την προσβασιμότητα για τους πελάτες. Οι τράπεζες μπορούν επίσης να αυτοματοποιήσουν τα challenger models για την αξιολόγηση του πιστωτικού κινδύνου προς βελτίωση της διαδικασίας απόφασης στο δυναμικό χρηματοοικονομικό οικοσύστημα.

Επαναπροσδιορισμός της Διαδικασίας Δανειοδότησης

Για να διευκολυνθεί η γρήγορη έγκριση δανείων με επαρκή πιστοληπτική αξιολόγηση, είναι σημαντική η βέλτιστη αξιοποίηση προηγμένων τεχνολογιών. Η Natech είναι ένας κορυφαίος πάροχος χρηματοοικονομικής τεχνολογίας που διευκολύνει τον μετασχηματισμό της τεχνολογίας δανείων. Τα εργαλεία που βασίζονται σε API μπορούν να ενσωματωθούν εύκολα ώστε να βελτιώσουν τις διαδικασίες δανεισμού και την απόφαση πίστωσης στις τράπεζες και τις εταιρείες fintech. Οι δυνατότητες της ενσωματωμένης χρηματοδότησης που υποστηρίζονται από το BaaS επιτρέπουν την απόφαση πίστωσης ακριβώς στο σημείο πώλησης. Η Natech έχει διευκολύνει την ψηφιακή προέλευση δανείων και το credit scoring για την Τράπεζα Ziraat και τις Ελληνικές Συνεταιριστικές Τράπεζες.