Mengatasi Tantangan Penilaian Kredit di Brasil dengan Data Kredit Alternatif dan Teknologi AI

Memahami masa lalu adalah kunci untuk membentuk masa depan, terutama dalam hal penilaian risiko kredit di Brasil. Elemen penting ini telah menjadi penentu dalam keputusan pemberian pinjaman lembaga keuangan, mengarahkan pertumbuhan ekonomi, dan menentukan nasib finansial individu. Namun, perjalanan penilaian kredit di Brasil adalah kisah tentang peluang yang terlewatkan dan pengecualian populasi yang kurang memiliki akses ke sistem keuangan. Perjalanan kembali ke masa lalu diperlukan untuk benar-benar memahami urgensi dari solusi penilaian kredit yang baru pada saat ini.

Sistem penilaian risiko kredit di Brasil memiliki sejarah yang dimulai sejak awal abad ke-20. Model awal sangat bergantung pada penilaian subyektif dari petugas kredit, berfokus pada 3C kredit – karakter, kapasitas, dan jaminan. Meskipun model-model ini memiliki kelebihan mereka sendiri, mereka kurang objektif dan standar, menciptakan ketidaksetaraan dan ketidak-efisienan dalam proses pemberian pinjaman.

Evolusi dan Keterbatasan Biro Kredit Tradisional

Ketidakcukupan dari metode penilaian risiko kredit yang ada mengarah pada pembentukan biro kredit di Brasil pada pertengahan abad ke-20. Organisasi-organisasi ini mulai mengumpulkan data terkait kredit dari berbagai sumber, sehingga menciptakan basis data yang memfasilitasi keputusan pemberian pinjaman yang lebih terinformasi. Transisi ini menandai langkah penting dalam lanskap kredit, meningkatkan akses kredit bagi konsumen dan bisnis.

Meskipun terjadi kemajuan, model baru ini memiliki kekurangan. Data biro kredit seringkali terbukti kadaluarsa atau tidak lengkap, menyebabkan penilaian kredit yang tidak akurat. Selain itu, model ini mengabaikan sebagian besar populasi yang tidak memiliki riwayat kredit apa pun, sehingga mengesampingkan mereka dari sistem keuangan.

Kondisi Populasi yang Kurang Memiliki Akses ke Sistem Keuangan

Masalah ‘ketidak-visibilitasan kredit’ ini sangat kentara di Brasil, di mana populasi yang kurang memiliki akses ke sistem keuangan mencapai 70% dari total penduduk. Individu-individu ini, meskipun memiliki potensi kredit yang layak, diabaikan oleh sistem keuangan karena kurangnya riwayat kredit formal. Paradoks ini terasa: sebuah sistem yang dimaksudkan untuk memungkinkan akses keuangan, secara ironis, menjadi hambatan utama untuk inklusi keuangan.

Janji Data Kredit Alternatif di Brasil

Mengakui kekurangan dari solusi penilaian risiko kredit tradisional membuka jalan bagi pendekatan inovatif: solusi penilaian risiko kredit berbasis data alternatif. Data alternatif merujuk pada informasi yang berada di luar cakupan data kredit tradisional. Ini termasuk pembayaran sewa, tagihan utilitas, riwayat pekerjaan, aktivitas media sosial, dan banyak detail yang tampaknya tidak signifikan lainnya. Namun, ketika titik-titik data ini dikumpulkan dan dianalisis, mereka dapat menggambarkan gambaran yang detail, dinamis, dan akurat tentang kredit seorang konsumen.

Memanfaatkan AI dan Pembelajaran Mesin untuk Penilaian Kredit yang Lebih Baik

Menerapkan model penilaian risiko kredit yang berpusat pada data alternatif tidaklah mudah. Ini termasuk mencari, memverifikasi, memperbarui, dan menganalisis data dari banyak sumber yang tidak konvensional. Ini memerlukan penggunaan teknologi canggih, terutama Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin (ML).

Merenungkan perjalanan penilaian risiko kredit di Brasil, transformasi dari awal yang sederhana hingga pergeseran saat ini menuju data alternatif, menekankan perlunya beradaptasi dengan kebutuhan sosial. Hari ini, pentingnya sistem penilaian kredit yang akurat, inklusif, dan berbasis data alternatif tidak bisa diabaikan. Terutama di negara seperti Brasil, di mana sebagian besar populasi tetap kurang memiliki akses ke sistem keuangan, seruan untuk perubahan ini semakin terdengar lebih keras.

Peran AI dalam Meningkatkan Inklusi Keuangan

Lembaga keuangan di Brasil kini berada di persimpangan jalan keputusan yang penting. Mereka dapat memilih untuk tetap menggunakan metode yang ketinggalan zaman, atau mereka dapat memilih untuk berprogress – memanfaatkan kekuatan data alternatif untuk memfasilitasi inklusi keuangan, mengurangi risiko, dan mendorong pertumbuhan yang cepat.

Dalam dekade terakhir, banyak yang telah mengenali peluang yang ada dalam model penilaian risiko kredit berbasis data alternatif. Perusahaan-inovatif, seperti 1datapipe, telah muncul untuk memfasilitasi transisi ini. 1datapipe, didukung oleh teknologi AI/ML yang canggih, telah memimpin solusi yang mengatasi tantangan yang terkait dengan penggunaan data alternatif dalam penilaian risiko kredit. Skor Kepercayaan Kredit dan Skor Inklusi Keuangan kami menggunakan data alternatif untuk memberikan penilaian kredit yang akurat dan dinamis.

Menuju Masa Depan Keuangan yang Lebih Inklusif

Perjalanan menuju inklusi keuangan masih panjang. Namun, dengan perusahaan-perusahaan inovatif seperti 1datapipe yang mengambil peran utama, perjalanan ke depan terlihat menjanjikan. Lembaga keuangan di Brasil kini dilengkapi dengan alat untuk memfasilitasi masa depan keuangan yang lebih inklusif. Keputusan penting ada pada mereka: Akankah mereka memilih untuk meneruskan warisan pengecualian keuangan, atau akan mereka memilih untuk menulis narasi baru tentang inklusi keuangan?

Merangkul Masa Depan dengan AI dan Data Alternatif

Transformasi sistem penilaian kredit bukan sekadar cerita tentang evolusi teknologi; itu adalah narasi tentang kemajuan sosial. Ini menekankan perlunya sistem keuangan untuk beradaptasi dan melakukannya dengan pendekatan inklusif.

Jika Anda adalah lembaga keuangan atau pemberi pinjaman yang ingin meningkatkan pendekatan Anda terhadap penilaian risiko kredit, saatnya untuk menemukan bagaimana 1datapipe dapat menjadi bagian dari perjalanan Anda menuju inklusi keuangan. Dengan Skor Kepercayaan Kredit dan Skor Inklusi Keuangan dari 1datapipe, Anda dapat mengevaluasi konsumen ‘tidak terlihat secara kredit’, mendorong inklusi keuangan, dan mengurangi risiko.

Mari kita bekerja sama untuk menciptakan masa depan keuangan yang lebih inklusif di Amerika Latin. Klik di sini untuk mempelajari lebih lanjut tentang analisis pelanggan berbasis AI kami dan bagaimana kami dapat membantu Anda menjangkau lebih banyak konsumen.