Dalam proses pinjaman: Sulit untuk meninggalkan pemeriksaan manual

Manajemen Bisnis

Tahap selama pemberian pinjaman dianggap sebagai pengambil risiko dan pengelola setelah penilaian kredit, yang menghubungkan risiko dari sebelum hingga setelah pemberian pinjaman.

◎ Pembangunan Model Manajemen Risiko

Dari hasil umpan balik, 16 lembaga keuangan konsumen yang diwawancarai semuanya menyebutkan bahwa mereka membangun sistem persetujuan kredit real-time menggunakan teknologi seperti kecerdasan buatan, komputasi awan, dan big data, sementara 3 lembaga lainnya menggabungkan metode manual tradisional dengan sistem manajemen risiko.

Dinamisasi Pengelolaan Risiko

Infrastruktur Digital Mandiri

◎ Pelunasan adalah Fokus Manajemen Risiko

Berdasarkan informasi dari 16 lembaga keuangan konsumen, dalam pengelolaan klasifikasi pengguna selama proses pinjaman, lembaga keuangan konsumen secara komprehensif menilai kemampuan pelunasan pengguna berdasarkan berbagai dimensi seperti riwayat kredit, kondisi aset, dan stabilitas konsumsi.

Penilaian Komprehensif Kemampuan Pelunasan

Data Multidimensi

Dalam membangun model risiko dan strategi terkait akses dan penetapan harga selama tahap pemberian pinjaman, tidak lepas dari algoritma pembelajaran mesin canggih dan data yang kaya.

◎ Penggunaan dan Pengumpulan Data

Dari sumber pengumpulan data, 16 lembaga keuangan yang diwawancarai secara keseluruhan mengadopsi metode penggabungan mendalam antara data pengguna yang dikumpulkan secara internal dan data pasar valuta asing, memanfaatkan keunggulan akumulasi data peminjam untuk melakukan eksplorasi data mendalam berdasarkan skenario bisnis yang kompleks dan data dalam jumlah besar (603138), serta mengumpulkan berbagai data risiko pelanggan.

Penghalusan Profil Pengguna Secara Akurat

Pengumpulan Data dari Berbagai Sumber

◎ Kemajuan dan Hasil R&D

Berdasarkan data yang diberikan oleh 16 lembaga, karena perbedaan skala dan pendapatan, terdapat variasi besar dalam investasi R&D dan hasil teknologi.

Efektivitas Anti-penipuan yang Signifikan

Jumlah Paten yang Berbeda Secara Ekstrem

Tantangan Pengembangan Bisnis

Selain adanya perbedaan dalam investasi teknologi, berbagai lembaga keuangan konsumen juga memiliki pengalaman berbeda terkait tantangan operasional selama tahap pemberian pinjaman dan solusi yang diterapkan.

◎ Data Penilaian Masih Kurang Lengkap

Saat ini, data pendapatan, utang, dan kredit di dalam negeri masih belum lengkap, sehingga lembaga keuangan konsumen kekurangan dukungan data yang efektif dalam menilai kemampuan pembayaran pengguna.

Solusi: Terus memperkenalkan data pendapatan atau utang pihak ketiga yang akurat dan efektif, serta mengembangkan model verifikasi pendapatan dan utang untuk melakukan verifikasi kemampuan pembayaran peminjam secara cepat dan efektif.

◎ Kontradiksi antara “Umum” dan “Menguntungkan” Muncul

Dalam konteks penurunan suku bunga industri keuangan konsumen secara keseluruhan saat ini, muncul kontradiksi antara “umum” dan “menguntungkan” dalam keuangan konsumen, dan kompetisi pasar yang semakin ketat menuntut pengelolaan pelanggan yang lebih rinci, termasuk melakukan penyaringan risiko secara lebih akurat sebelum pemberian pinjaman dan meningkatkan ketergantungan pengguna.

Solusi: Terus mendorong digitalisasi, meningkatkan efisiensi akuisisi pelanggan dan menekan biaya tenaga kerja melalui teknologi, serta mengatasi tantangan selama proses pengembangan bisnis dengan teknologi.