ปัจจัยต่างๆ ของเศรษฐกิจมหภาคและจุลภาคควบคุมสถาบันการเงิน และปัจจัยหลายอย่างมีส่วนทำให้สถาบันเหล่านี้เข้าใกล้ความเสี่ยงมากขึ้น การให้กู้ยืมเป็นหนึ่งในการดำเนินงานที่สำคัญของธนาคารและ NBFCs ที่สร้างรายได้มากมายให้กับพวกเขา แต่การกู้ยืมไม่สามารถลงโทษใครได้โดยปกติแล้ว สถาบันการเงินจะให้สินเชื่อโดยขึ้นอยู่กับความน่าเชื่อถือของผู้กู้ที่คาดหวังผ่าน CIBIL Score แต่ในหลายกรณี
ผู้กู้ที่มีศักยภาพจำนวนมากไม่ได้รับสินเชื่อเนื่องจากประวัติ
เครดิตที่ไม่น่าประทับใจ แต่ก็ไม่ได้หมายความว่าพวกเขาจะอยู่ในรายชื่อ ผู้ผิดนัด การเพิกเฉยต่อลูกค้าเหล่านี้ไม่ได้อยู่ในความโปรดปรานของผู้ให้กู้เช่นกันเพราะพวกเขาสูญเสียธุรกิจ
ในทางกลับกัน อุตสาหกรรมต่างๆ เช่น อสังหาริมทรัพย์ การศึกษา สุขภาพ และรถยนต์ก็ได้รับผลกระทบเช่นกัน เพราะคาดว่าเม็ดเงินจะถูกนำไปใช้ในภาคส่วนเหล่านี้ โดยรวมแล้ว คะแนน CIBIL ที่เข้มงวดไม่ใช่วิธีที่ดีที่สุดในการตัดสินความน่าเชื่อถือของผู้ขอสินเชื่อ และเพื่อเอาชนะข้อเสียนั้น ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จึงกลายเป็นวิธีการที่แม่นยำ รวดเร็ว และใช้งานได้จริงที่สุดในการตรวจสอบความสามารถในการคืนทุนของผู้กู้ ระบบการประเมินสินเชื่อดิจิทัลเป็นจุดเปลี่ยนของอุตสาหกรรมอย่างไม่ต้องสงสัย
มันทำงานอย่างไร
ก่อนหน้านี้ ฉากการให้สินเชื่อเกี่ยวข้องกับคะแนนเครดิตเป็นหลักในการตัดสินใจให้สินเชื่อแก่บริษัทและลูกค้า ผู้ให้บริการสินเชื่อที่แตกต่างกันใช้รูปแบบสินเชื่อที่แตกต่างกัน แต่โดยหลักแล้ว รูปแบบเหล่านี้ทั้งหมดวางอยู่บนรากฐานของประวัติการทำธุรกรรมของผู้กู้และรายละเอียดการชำระเงินจากสถาบันการเงิน นอกเหนือจากนั้น แบบจำลองเหล่านี้จะคำนวณคะแนนเครดิตจากข้อมูลที่มีโครงสร้างจำนวนจำกัดที่จัดหาให้โดยเครื่องมือต่างๆ เช่น การถดถอย โครงสร้างการตัดสินใจ และการวิเคราะห์ทางสถิติ
อย่างไรก็ตาม ขณะนี้ธนาคารและสถาบันการเงินอื่น ๆ กำลังนำแนวทางแบบองค์รวมมาใช้ในกระบวนการให้สินเชื่อโดยรวมข้อมูลเพิ่มเติมจากแหล่งที่ไม่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้าง เช่น กิจกรรมบนโซเชียลมีเดีย การใช้โทรศัพท์มือถือและกิจกรรมการส่งข้อความ และปรับปรุง ความถูกต้องของการให้คะแนนสินเชื่อ มีเครื่องมือให้คะแนนเครดิตในตลาดปัจจุบันที่ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อประเมินปัจจัยเชิงคุณภาพ เช่น พฤติกรรมผู้บริโภคและความเต็มใจที่จะจ่าย ความสามารถนี้ปูทางไปสู่การแบ่งส่วนคุณภาพผู้กู้ที่มากขึ้น เร็วขึ้น และถูกลง ดังนั้น จึงมั่นใจได้ว่าการตัดสินใจสินเชื่อที่รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้นในที่สุด
การเข้าถึงสินเชื่อที่มากขึ้น
การใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ด้วยเครื่องไม่ได้จำกัดเพียงการสร้าง
การประเมินความน่าเชื่อถือด้านเครดิตที่แม่นยำและแบ่งส่วนเท่านั้น แต่ยังช่วยให้เข้าถึงสินเชื่อได้มากขึ้นด้วย ในแบบจำลองการให้คะแนนเครดิตแบบดั้งเดิมส่วนใหญ่ ผู้กู้ที่มีศักยภาพจำเป็นต้องมีข้อมูลเครดิตในอดีตในจำนวนที่เพียงพอจึงจะถือว่า “ให้คะแนนได้” ผู้กู้ที่มีความน่าเชื่อถือมักถูกปฏิเสธสินเชื่อเนื่องจากไม่สามารถสร้างคะแนนเครดิตได้ โชคดีที่ ด้วยความช่วยเหลือของแหล่งข้อมูลทางเลือกและระบบ AI ผู้ให้กู้สามารถตัดสินใจด้านสินเชื่อได้โดยการประเมินความสามารถ และความเต็มใจที่จะตอบแทนซึ่งก่อนหน้านี้เป็นงานที่เป็นไปไม่ได้ที่จะบรรลุ
การเปลี่ยนกระบวนทัศน์
ไม่กี่ปีที่ผ่านมาได้เห็นบริษัทสตาร์ทอัพ FinTech หลายแห่งเกิดขึ้นและตอบสนองความต้องการของลูกค้าที่ไม่ได้รับความช่วยเหลือจากธนาคารภายใต้ระบบเครดิตแบบดั้งเดิม การใช้ AI ได้นำทั้งข้อดีและข้อเสียมาใช้ในแบบจำลองการให้คะแนนเครดิต เช่นเดียวกับระยะเริ่มต้นของเทคโนโลยีอื่นๆ แต่โชคดีที่รูปแบบที่ได้เปรียบของ AI นั้นทรงพลังกว่าระยะที่เสียเปรียบมาก
เมื่อมี AI อยู่เคียงข้าง สถาบันการเงินสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างรวดเร็ว ส่งผลให้มีนโยบายการให้คะแนนเครดิตที่มีศักยภาพในการจัดการข้อมูลเครดิตที่หลากหลายยิ่งขึ้น ลดต้นทุนการประเมินความเสี่ยงด้านเครดิตสำหรับบุคคลทั่วไป และเพิ่มจำนวนบุคคล สามารถวัดความเสี่ยงด้านเครดิตได้ ตัวอย่างของการประยุกต์ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ในการให้คะแนนเครดิตอาจรวมถึงการประเมินการชำระบิลที่ไม่ใช่เครดิต เช่น การชำระค่าโทรศัพท์มือถือและค่าสาธารณูปโภคอื่นๆ ตามกำหนดเวลา ร่วมกับข้อมูลอื่นๆ
การลดความเสี่ยงสำหรับผู้ให้กู้
แมชชีนเลิร์นนิงสามารถทำในสิ่งที่มนุษย์มักจะทำไม่สำเร็จ และตัวอย่างที่สมบูรณ์แบบของสิ่งนี้คือการระบุนักลงทุนที่หลอกลวงที่ทำงานในหลายบัญชีได้อย่างแม่นยำ แมชชีนเลิร์นนิงทำได้โดยการปรับใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์กับข้อมูลจำนวนมหาศาลในแบบเรียลไทม์ การนำ AI มาใช้ในความพยายามของพวกเขาในการทำให้กระบวนการความเสี่ยงด้านเครดิตเป็นดิจิทัลสามารถช่วยให้ธนาคารต่างๆ ได้รับประโยชน์ในระยะสั้น ในขณะที่สร้างความสามารถที่สำคัญสำหรับการเปลี่ยนแปลงโดยรวม แมชชีนเลิร์นนิงสามารถนำไปใช้กับระบบเตือนภัยล่วงหน้า (EWS) ได้ เช่น นำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่โต๊ะจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อน โดยไม่กำหนดข้อจำกัดของการวิเคราะห์ทางสถิติที่เป็นมาตรฐาน
credit: twinklesprings.com YouEnjoyMyBlog.com coachwebsitefactorylogin.com uggkidsbootsus.com rebeccawilcott.com bjwalksamerica.com steroidos.com inthesameboatdocumentary.com neottdesign.com sltwitter.com
