Під час кредитування: важко відмовитися від ручного підтвердження

Бізнес-управління

Етап кредитування вважається тим, хто несе ризик і керує ним після надання кредиту, є зв’язком між попереднім і посткредитним ризик-менеджментом.

◎ Створення моделі управління ризиками

Згідно з відгуками, 16 опитаних фінансових установ у сфері споживчого кредитування зазначили, що створили системи кредитної оцінки в реальному часі за допомогою штучного інтелекту, хмарних обчислень, великих даних, а ще 3 установи використовують поєднання традиційної ручної роботи та систем управління ризиками.

Динамічне управління ризиками

Самостійне створення цифрової інфраструктури

◎ Основний акцент — погашення кредиту

Загалом, за даними 16 фінансових установ, у процесі кредитування вони здійснюють всебічну оцінку платоспроможності користувачів за кількома параметрами, включаючи історію кредитування, стан активів, стабільність споживання.

Всебічна оцінка платоспроможності

Багатовимірні дані

У процесі кредитування створюються складні моделі ризиків і стратегії, що балансують між допуском і ціноутворенням, без використання передових алгоритмів машинного навчання та багатих даних це зробити неможливо.

◎ Використання та збір даних

З точки зору джерел збору даних, 16 фінансових установ використовують поєднання внутрішніх великих масивів даних про користувачів та глибокого аналізу даних валютного ринку, використовуючи переваги накопичених даних позичальників для глибокого аналізу в складних бізнес-сценаріях і з великими обсягами даних (603138), збираючи різноманітні ризикові дані клієнтів.

Точне формування профілю користувача

Множинний збір даних

◎ Розвиток і досягнення у R&D

Згідно з відгуками 16 установ, через різний масштаб і доходи, інвестиції у дослідження і розробки, технологічні досягнення суттєво різняться.

Відчутний ефект у боротьбі з шахрайством

Різниця у кількості патентів

Труднощі у розвитку

Крім різниць у технологічних інвестиціях, кожна фінансова установа має свої особливості щодо труднощів у операційній діяльності під час кредитування та можливих рішень.

◎ Недосконалість оцінювальних даних

На даний момент внутрішні дані про доходи, борги та кредитну історію в Китаї ще недостатньо розвинуті, тому фінансові установи стикаються з браком ефективної інформаційної підтримки при оцінці платоспроможності користувачів.

Рішення: постійно залучати точні та ефективні сторонні дані про доходи і борги, розробляти моделі перевірки доходів і боргів для швидкої та ефективної оцінки платоспроможності позичальників.

◎ Конфлікт між “загальним” і “вигідним”

На тлі зниження загальних відсоткових ставок у галузі споживчого кредитування, виникає конфлікт між “загальним” і “вигідним”, а посилена конкуренція на ринку вимагає більш точного управління існуючими клієнтами, включаючи більш точне попереднє виявлення ризикових користувачів і підвищення їхньої лояльності.

Рішення: постійно просувати цифровізацію, підвищувати ефективність залучення клієнтів та знижувати витрати на персонал за допомогою технологій, а також вирішувати труднощі у процесі розширення бізнесу за допомогою технологічних засобів.