Під час кредитування: важко відмовитись від ручної перевірки

Управління бізнесом

Етап видачі/супроводу позики вважається «перехоплювачем ризиків» і оператором після оцінки кредитоспроможності (видачі ліміту): він пов’язує та передає ризики від етапу до видачі до етапу після видачі, тобто слугує ланкою між ризиками до й після.

◎ Побудова ризик-моделей

З огляду на результати зворотного зв’язку, у 16 опитаних установах споживчого фінансування на етапі видачі/супроводу позики всі згадували про побудову системи кредитного ухвалення в режимі реального часу за допомогою таких технологій, як штучний інтелект, хмарні обчислення, великі дані тощо, а ще 3 установи використовували традиційний підхід — поєднання ручної роботи та системи з ризик-контролю.

Динамічне керування ризиками

Самостійне створення цифрової інфраструктури

◎ Погашення боргу — ключовий фокус ризик-контролю

Узагальнюючи матеріали, надані 16 установами споживчого фінансування, щодо класифікаційного управління користувачами на етапі кредитування фінансові установи комплексно оцінюють їхню здатність до погашення заборгованості за багатьма вимірами, зокрема історичною кредитною історією, станом активів, стабільністю споживання тощо.

Комплексна оцінка здатності до погашення

Багатовимірні дані

На етапі видачі/супроводу позики формування складних моделей ризику та стратегічних систем, пов’язаних із збалансованим допуском і ціноутворенням, неможливе без передових алгоритмів машинного навчання, а також без великої кількості даних.

◎ Використання та збирання даних

З огляду на джерела збирання даних, 16 опитаних фінансових установ загалом застосовують спосіб глибокої інтеграції: поєднання внутрішньо накопичених масивів даних про користувачів і даних із валютного ринку. Спираючись на переваги накопичення даних позичальників, на основі складних бізнес-сценаріїв і великого масиву даних (603138) здійснюється глибокий майнінг даних, систематизуються різноманітні ризикові дані клієнтів.

Точно «відточений» профіль користувача

Збір даних із різних джерел

◎ Прогрес розробки та результати

Згідно з даними, наданими 16 опитаними установами: через різні масштаби та обсяги доходів існують також значні відмінності у сфері витрат на розробку та технологічних здобутків.

Помітні результати в протидії шахрайству

Суттєва поляризація кількості патентних досягнень

Труднощі ведення бізнесу

Окрім відмінностей у технологічних інвестиціях, коли йдеться про складнощі, з якими стикається етап операцій із видачі/супроводу позики, та про рішення, які їх долають, кожна установа споживчого фінансування має власні відчуття.

◎ Оціночні дані досі не є досконалими

Нині дані щодо доходів, зобов’язань і кредитної історії в країні все ще не є повними. Через це установи споживчого фінансування не мають дієвої інформаційної підтримки, коли оцінюють здатність користувачів погашати заборгованість.

Рішення: постійно залучати ефективні та точні дані сторонніх джерел щодо доходів або зобов’язань, розробити моделі верифікації доходів і зобов’язань, щоб швидко та ефективно верифікувати здатність позичальників до погашення.

◎ Виявляється суперечність між «普» і «惠»

На тлі загального зниження ставок у всій індустрії споживчого фінансування суперечність між «普» і «惠» у споживчому фінансуванні стає дедалі помітнішою; посилення ринкової конкуренції також висуває вищі вимоги до точнішого управління наявними клієнтами. Йдеться, зокрема, про точніші попередні перехоплення та контроль для користувачів із підвищеним ризиком, а також про підвищення «липкості» (лояльності та утримання) користувачів.

Рішення: продовжувати просування цифровізації, щоб за допомогою технічних методів підвищувати ефективність залучення клієнтів і знижувати витрати на ручну працю, а також за допомогою технічних методів вирішувати складнощі, що виникають у процесі ведення бізнесу.

(Редактор: Ма Цзінлу HF120)

Поскаржитися