Bagaimana Data Alternatif dan Model AI/ML akan Merevolusi Penilaian Risiko Kredit di Brasil?
Di Brasil, seperti di negara-negara ekonomi yang sedang berkembang lainnya, ada sebagian besar populasi yang tidak memiliki riwayat kredit tradisional. Kesenjangan data ini sering kali menghasilkan profil risiko yang tidak akurat, menyebabkan peluang terlewat baik bagi lembaga keuangan maupun individu yang dilayani. Hal ini mendorong lembaga keuangan untuk mencari cara alternatif untuk menilai risiko kredit.
Salah satu alternatif ini melibatkan studi pola perilaku kredit menggunakan data alternatif. Data ini mencakup riwayat pembayaran dari tagihan utilitas, kartu kredit, kartu ritel, pinjaman, dan bahkan pertanyaan sebelumnya dengan biro kredit lainnya, bersama dengan informasi tentang cek yang ditolak dan penagihan.
Pemeriksaan berbagai data ini dapat memberikan pandangan komprehensif tentang kelayakan kredit seseorang. Misalnya, pembayaran tagihan utilitas atau sewa yang teratur dan tepat waktu dapat menunjukkan tingkat stabilitas keuangan, sementara riwayat cek yang ditolak atau beberapa pertanyaan dengan biro kredit lain mungkin memicu peringatan.
Berbeda dengan metode penilaian kredit tradisional, data alternatif memungkinkan pemberi pinjaman untuk terus memantau kesehatan keuangan individu. Analisis berkelanjutan ini mengungkap pola yang, jika dipecahkan, dapat menjadi sinyal risiko pembayaran yang meningkat. Dengan melihat lebih dari sekadar file kredit standar dan menangkap pandangan yang lebih holistik tentang perilaku keuangan seseorang, pemberi pinjaman dapat membuat keputusan yang lebih akurat dan memitigasi potensi kerugian.
Indikator Kemakmuran dan Risiko Kredit
Selain itu, menilai risiko kredit bukan hanya tentang memahami perilaku keuangan. Ini juga melibatkan pemahaman tentang gaya hidup dan stabilitas ekonomi seseorang. Oleh karena itu, indikator kemakmuran seperti aset yang dimiliki, jabatan pekerjaan, pekerjaan saat ini dan riwayat pekerjaan, pendidikan, pendapatan, dan stabilitas pekerjaan juga memainkan peran penting.
Misalnya, pekerjaan yang stabil, pendidikan tinggi, atau aset yang signifikan dapat menunjukkan risiko gagal yang lebih rendah. Demikian pula, perubahan dalam jabatan pekerjaan atau status pekerjaan dapat memberikan wawasan real-time tentang situasi keuangan seseorang, yang dapat langsung memengaruhi kemampuan mereka untuk memenuhi kewajiban kredit.
Pendekatan Risiko Bertingkat: Memasukkan Risiko Penipuan ke dalam Risiko Kredit
Ketika menilai risiko kredit, penting untuk mempertimbangkan risiko penipuan yang terkait. Pendekatan risiko bertingkat memastikan analisis risiko yang komprehensif yang melampaui kelayakan kredit dan mencakup indikator potensi penipuan.
Pendekatan ini melibatkan penggunaan model AI/ML yang canggih yang dapat mengidentifikasi pola atau perilaku yang tidak biasa yang mungkin menandakan aktivitas penipuan. Misalnya, perubahan tiba-tiba dalam perilaku pengeluaran, beberapa pertanyaan kredit dalam waktu singkat, atau inkonsistensi dalam informasi pribadi semua dapat menjadi indikator potensi penipuan.
Dengan memasukkan risiko penipuan ke dalam penilaian risiko kredit secara keseluruhan, lembaga keuangan dapat lebih meningkatkan strategi manajemen risiko mereka dan memastikan mereka memberikan pinjaman dengan bertanggung jawab.
Analisis Prediktif dan Penilaian Risiko Kredit Real-Time
Dengan munculnya pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan, analisis prediktif telah menjadi alat penting bagi lembaga keuangan. Model ML/AI dapat memanfaatkan data alternatif untuk memprediksi risiko kredit secara real-time, memungkinkan lembaga keuangan untuk dengan cepat beradaptasi dengan perubahan dalam kesehatan keuangan pelanggan.
Di Brasil, meskipun upaya dari perusahaan fintech seperti Nubank dan Banco Inter untuk menggabungkan model AI/ML ke dalam proses penilaian risiko kredit mereka, tantangan masih ada. Perusahaan-perusahaan ini telah mulai memanfaatkan big data dan algoritma yang canggih untuk memprediksi perilaku pembayaran di masa depan berdasarkan transaksi masa lalu klien dan informasi keuangan relevan lainnya.
Namun, bahkan dengan model AI/ML yang canggih, mencapai seluruh populasi, terutama mereka yang tidak memiliki riwayat kredit tradisional, tetap merupakan tantangan yang signifikan.
Batasan dari Model AI/ML Saat Ini
Meskipun model AI/ML memiliki potensi besar, keberhasilannya bergantung pada kualitas data yang dimasukkan ke dalamnya. Sumber data tradisional sering kali mengabaikan populasi tanpa rekening bank atau yang kurang terlayani oleh bank, menciptakan titik buta dalam proses penilaian kredit. Masalah ini tetap ada, bahkan dengan penggunaan model AI/ML, karena teknologi ini tidak dapat menciptakan wawasan di tempat data tidak ada.
Selain itu, model tradisional sering tidak dapat menangani kompleksitas dan kecepatan transaksi keuangan modern. Hal ini berarti mereka mungkin melewatkan sinyal-sinyal penting, yang mengakibatkan penilaian risiko yang tidak akurat dan potensi kerugian bagi lembaga keuangan.
Menavigasi Masa Depan Penilaian Risiko Kredit di Brasil
Dengan adanya keterbatasan metode penilaian kredit tradisional, ada kebutuhan yang semakin meningkat bagi lembaga keuangan di Brasil untuk mengadopsi pendekatan yang lebih komprehensif dan berbasis data. Dengan mengintegrasikan data alternatif dan memanfaatkan model AI/ML, pemberi pinjaman dapat lebih memahami perilaku kredit pelanggan mereka dan membuat penilaian risiko yang lebih akurat.
Langkah Berikutnya dengan Wawasan Risiko Kredit Generasi Berikutnya
Di 1datapipe, kami memahami kompleksitas penilaian risiko kredit modern. Living Identity Scores kami, didukung oleh lebih dari 370 atribut personalisasi unik pada profil pelanggan, memberikan tingkat detail yang belum pernah terjadi sebelumnya tentang perilaku kredit seorang pelanggan. Dengan wawasan real-time kami, lembaga keuangan dapat lebih baik mendeteksi dan mencegah penipuan, menilai risiko kredit dengan lebih akurat, dan mempromosikan inklusi keuangan di kalangan populasi yang kurang terlayani oleh bank.
Dengan memanfaatkan kekuatan data alternatif, 1datapipe memungkinkan lembaga keuangan untuk mendapatkan pandangan yang lebih komprehensif tentang kelayakan kredit pelanggan mereka. Hubungi kami hari ini untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana kami dapat membantu meningkatkan kemampuan penilaian risiko kredit Anda.
