AI dan Data Alternatif: Mengubah Risiko Kredit di Pasar Perbankan sebagai Layanan yang Berkembang di Amerika Latin

Lanskap keuangan di Amerika Latin berkembang dengan cepat, didorong oleh transformasi digital yang telah mengubah cara bisnis dan konsumen berinteraksi dengan layanan keuangan. Pada bulan Maret, Fintech Nexus melaporkan bahwa pasar Perbankan sebagai Layanan (BaaS) Amerika Latin diproyeksikan akan melampaui $2 miliar, sebuah tonggak penting bagi sektor yang masih muda ini. Pertumbuhan ini didorong oleh peningkatan penerimaan pembayaran digital dan perbankan online di wilayah ini, yang dipicu oleh pandemi COVID-19. Ketika perusahaan-perusahaan fintech dan perusahaan non-bank berlomba-lomba untuk memperluas kemampuan perbankan digital mereka, kebutuhan akan solusi risiko kredit inovatif belum pernah sebesar ini.

Di lingkungan yang dinamis ini, eksekutif risiko di bank dan perusahaan fintech menghadapi tantangan unik: bagaimana cara menilai kelayakan kredit dengan akurat dan mengelola risiko sambil memperluas basis pelanggan untuk memasukkan populasi yang tidak dilayani. Data kredit tradisional, seringkali terbatas dan usang, tidak mencukupi untuk tugas ini. Sebaliknya, alam semesta yang lebih besar dari data kredit alternatif yang digabungkan dengan model-model yang didorong oleh AI sangat penting untuk memberdayakan keputusan risiko kredit dan mencapai pekerja informal dan yang tidak memiliki akses penuh ke sistem perbankan.

Permintaan yang Berkembang untuk Data Kredit Alternatif dalam Perbankan sebagai Layanan

Permintaan untuk data kredit alternatif di Amerika Latin meningkat seiring dengan perusahaan-perusahaan fintech dan bank mencari cara untuk meningkatkan kemampuan penilaian risiko mereka. Metode penilaian kredit tradisional, yang sangat bergantung pada sejarah kredit formal, mengecualikan sebagian besar populasi. Menurut Bank Dunia, sekitar 45% orang dewasa di Amerika Latin tidak memiliki rekening bank, dan masih banyak lagi yang tidak memiliki sejarah kredit formal. Hal ini merupakan tantangan besar bagi lembaga keuangan yang bertujuan untuk memperluas jangkauan pelanggan mereka.

Data kredit alternatif, yang mencakup informasi non-tradisional seperti pembayaran utilitas, sewa, tagihan telepon, dan bahkan aktivitas media sosial, memberikan pandangan yang lebih komprehensif tentang perilaku keuangan seseorang. Data ini dapat menjadi sangat berharga dalam menilai kelayakan kredit individu dengan sejarah kredit terbatas atau tidak ada sama sekali. Misalnya, pembayaran rutin tagihan utilitas dapat menunjukkan tanggung jawab keuangan, sementara pola aktivitas media sosial dapat memberikan wawasan tentang stabilitas dan keandalan seseorang.

Peran Model yang Didorong oleh AI dalam Penilaian Risiko Kredit

Sementara data kredit alternatif memberikan wawasan yang berharga, kekuatan dari model-model yang didorong oleh AI adalah yang benar-benar mengubah data ini menjadi penilaian risiko kredit yang dapat diambil tindakan. Algoritma AI dapat menganalisis sejumlah besar data dari berbagai sumber, mengidentifikasi pola dan korelasi yang tidak mungkin terdeteksi oleh analis manusia. Model-model ini kemudian dapat menghasilkan skor risiko yang komprehensif, memungkinkan lembaga keuangan untuk membuat keputusan kredit yang lebih terinformasi.

Model-model yang didorong oleh AI sangat efektif dalam mengidentifikasi individu yang layak mendapatkan kredit di antara pekerja informal dan yang tidak memiliki akses penuh ke sistem perbankan. Dengan mempertimbangkan berbagai titik data kredit alternatif, model-model ini dapat membuat profil detail tentang perilaku keuangan seseorang, bahkan dalam ketiadaan sejarah kredit tradisional. Hal ini memungkinkan bank dan perusahaan fintech untuk memberikan kredit kepada basis pelanggan yang lebih luas, mendorong inklusi keuangan dan memperluas jangkauan pasar mereka.