Mengungkapkan Skor Inklusi Underbanked Pertama di Dunia – Bagian 4
Pada segmen sebelumnya dari seri kami, kami mengungkap bagaimana ID & Fraud Risk dan Credit & Behavior Risk Scores dari 1DataPipe, elemen intrinsik dari Living Identity Scores inovatif kami, memberikan alat yang komprehensif dan mutakhir bagi lembaga keuangan dan perusahaan fintech untuk verifikasi identitas, deteksi penipuan, dan penilaian risiko kredit. Semua skor ini, yang memuat lebih dari 380 atribut data yang unik dan dipersonalisasi, menyatu untuk membentuk pendekatan multi-faset dalam penilaian risiko.
Pada bagian terakhir ini, kami menyoroti penambahan revolusioner pada paket solusi kami – Underbanked Inclusion Score. Ini adalah skor risiko yang belum pernah terlihat sebelumnya di pasar, dibangun untuk memperkuat inklusivitas keuangan dan memberdayakan mereka yang belum terbank.
Skala Global Tantangan Underbanked
Populasi yang belum terbank, yaitu mereka yang tidak dilayani dengan cukup oleh lembaga keuangan tradisional, mencapai sekitar 1,7 miliar secara global, seperti yang disebutkan dalam laporan Bank Dunia. Segmen yang sangat besar ini, seringkali terhambat oleh persyaratan kaku perbankan tradisional, menderita dari kurangnya akses ke produk keuangan, memperburuk siklus kemiskinan.
Salah satu contoh mencolok adalah skandal Wells Fargo tahun 2016. Bank tersebut, yang membuka jutaan rekening tabungan dan cek palsu atas nama klien tanpa persetujuan mereka, dituduh melakukan praktik bisnis yang tidak jujur.
Target penjualan agresif Wells Fargo adalah salah satu alasan utama skandal tersebut, tetapi juga menggarisbawahi masalah yang persisten: sejumlah besar calon pelanggan yang sah masih belum dilayani atau belum terbank. Contoh seperti ini menunjukkan kebutuhan akan solusi penilaian risiko kredit yang andal dan inklusif seperti Underbanked Inclusion Score.
Kekuatan Data Alternatif dalam Mendorong Inklusi Keuangan
Solusi kami, Underbanked Inclusion Score, memanfaatkan ilmu data dan pembelajaran mesin untuk menganalisis data alternatif — data yang diperoleh dari perilaku keuangan non-tradisional seperti pembayaran tagihan utilitas, data ponsel, dan aktivitas media sosial. Pendekatan data alternatif yang detail ini membuka jalan ke profil keuangan yang komprehensif untuk setiap individu yang belum terbank, menawarkan pemahaman yang lebih jelas tentang kelayakan kredit mereka.
Di Brasil, misalnya, tingkat gagal bayar dalam sektor mikrokredit sekitar 3,5%. Namun, fintech yang menggunakan metode penilaian kredit alternatif berhasil mencapai tingkat gagal bayar serendah 2%. Hal ini menunjukkan manfaat potensial dari sistem penilaian kredit inklusif seperti ini.
Penilaian Kelayakan Kredit yang Dinamis dan Real-time
Skor ini berkisar dari 0 hingga 1, di mana skor yang lebih tinggi menandakan profil risiko yang lebih rendah dan kelayakan kredit yang lebih tinggi. Yang penting, skor ini dinamis; ia diperbarui secara real-time, mencerminkan setiap perubahan dalam perilaku keuangan seseorang. Ini memfasilitasi penilaian risiko kredit yang paling mutakhir, membantu membatasi risiko kredit macet, sebuah keuntungan penting di sektor-sektor seperti pembiayaan mikro di mana tingkat kredit macet yang tinggi sering kali mengakibatkan kejatuhan perusahaan.
Menyambung Kesenjangan Inklusi Keuangan: Kemenangan untuk Semua Pihak
Penggabungan Skor Inklusi Underbanked kami memiliki manfaat beragam. Bagi lembaga keuangan, itu mengungkapkan pasar yang belum dimanfaatkan, memperluas basis pelanggan mereka dan mempercepat pertumbuhan. Bagi underbanked, itu membuka akses ke produk keuangan penting, membantu mengamankan masa depan keuangan yang lebih baik.
Pada tahun 2018, bank-bank AS dilaporkan mendapatkan $11 miliar dalam biaya overdraft dan dana yang tidak mencukupi, sebagian besar dari pelanggan yang rentan secara keuangan. Jika bank-bank tersebut menggunakan sistem penilaian kredit yang lebih inklusif seperti Skor Inklusi Underbanked, beban pada pelanggan bisa jauh berkurang, sementara bank mungkin telah menemukan cara yang lebih berkelanjutan secara keuangan untuk meningkatkan pendapatannya.
Kesimpulan: Mendorong Masa Depan Keuangan yang Lebih Inklusif
Skor Inklusi Underbanked kami adalah contoh bagaimana 1DataPipe memanfaatkan ilmu data dan teknologi AI/ML dari Provenir untuk merestrukturisasi lanskap keuangan. Saat kami menyimpulkan seri ini, kami mengundang Anda untuk mengeksplorasi potensi Living Identity Scores kami, ID & Fraud Risk Score, Credit & Behavior Risk Score, dan Skor Inklusi Underbanked. Setiap satu dirancang untuk merevolusi sektor keuangan dan memperkenalkan era keuangan yang lebih inklusif.
Jika Anda tertarik untuk memanfaatkan kekuatan skor kami, dan meningkatkan kemampuan lembaga Anda dalam mendeteksi penipuan, dan penilaian risiko kredit, kami mengundang Anda untuk menghubungi kami. Sambungkan dengan 1datapipe hari ini dan bersama-sama, mari kita ciptakan masa depan keuangan di mana semua orang terlibat, dan setiap peluang diidentifikasi dan dimanfaatkan.
