zoomit

وام بدون ضامن با تحلیل رفتار دیجیتال؛ نئوبانک‌ها برای اعتبارسنجی به چه داده‌هایی نگاه می‌کنند؟

وام بدون ضامن با تحلیل رفتار دیجیتال؛ نئوبانک‌ها برای اعتبارسنجی به چه داده‌هایی نگاه می‌کنند؟

اعتبارسنجی، شرط اصلی اعطای تسهیلات یا ارائه خدمات مالی است. در بانکداری سنتی یا متعارف، این فرآیند اغلب بر مدار شاخص‌های ایستا، پرهزینه و محدودکننده‌ای چون حقوق ثابت، وثیقه فیزیکی یا سابقه بیمه می‌چرخید. اما با ظهور بانکداری دیجیتال و نئوبانک‌ها، این فرآیند دستخوش یک انقلاب فناورانه شده است.

نئوبانک‌های ایرانی، از جمله پلتفرم‌هایی که با هدف توسعه فراگیری مالی فعالیت می‌کنند، فناوری را کلید تحول اعتبارسنجی و در نهایت، گسترش دسترسی به خدمات مالی می‌دانند.

وقتی «داده» جایگزین کاغذ می‌شود

اعتبارسنجی در بانکداری سنتی و نوین دو وضعیت کاملا متفاوت دارد. مدل سنتی به دلیل اتکای شدید بر شاخص‌های کلاسیک، عملا نمی‌تواند پاسخگوی نیازهای سریع و متغیر اقتصاد امروز باشد.

«داده» تصویری جامع‌تر، لحظه‌ای و پویا از مشتری ارائه می‌دهد

محوریت اعتبارسنجی در مدل سنتی، گردش حساب طولانی‌مدت، وثیقه مادی یا سوابق استخدامی ثابت است که برای بخش بزرگی از نیروی کار مدرن، به‌ویژه فریلنسرها، صاحبان کسب‌وکارهای آنلاین و شاغلان استارتاپی، معنایی ندارد. این افراد اغلب فاقد حقوق ثابت و سابقه بیمه‌ای هستند که جزو ملزومات تقریبا ثابت در سنجش ریسک مشتریان سنتی است.

در مقابل، نئوبانک‌ها و بانکداری دیجیتال، داده‌محورتر عمل می‌کنند. هدف اصلی آن‌ها ارائه تصویری جامع‌تر، لحظه‌ای و پویا از مشتری است. این رویکرد در نهایت سرعت، چابکی و دقت پیش‌بینی ریسک را به همراه دارد و اعتبارسنجی را از یک فرآیند محدودکننده، به یک فرآیند پویا و فراگیر تبدیل می‌کند.

اعتبارسنجی در بانکداری دیجیتال؛ شاخص‌های نوین و جایگزین

نئوبانک‌ها برای تحقق چابکی و دقت در اعتبارسنجی، مجموعه‌ای از شاخص‌های نوین و داده‌های جایگزین (Alternative Data) را به کار می‌برند. مدل‌های نوین، دیگر تنها به موجودی حساب متکی نیستند، بلکه الگوهای واریز، برداشت، خریدهای آنلاین و شیوه بازپرداخت قبلی کاربر را عمیقاً بررسی می‌کنند.

اما مهم‌تر از آن، نقش داده‌های غیرمالی است. مواردی مانند سابقه پرداخت قبوض، سوابق تلفن همراه، خریدهای اینترنتی، تعاملات دیجیتال، سوابق بیمه و مالیات در این گروه از داده‌ها قرار می‌گیرند. این داده‌ها، به‌ویژه برای میلیون‌ها نفر از مشتریان فاقد سابقه بانکی (Unbanked) که تاریخچه اعتباری سنتی ندارند، حکم یک پل نجات را دارد و چالش «نامرئی بودن» این افراد را برای سیستم مالی حل می‌کند.

نئوبانک‌ها برای تحقق چابکی و افزایش دقت در اعتبارسنجی داده‌ها را به کار می‌گیرند

هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و کلان‌داده (big data) ابزارهای اصلی برای تحلیل الگوها هستند. این مدل‌ها به صورت لحظه‌ای داده‌های گسترده را پردازش می‌کنند تا الگوهایی را کشف کنند که پیش‌بینی ریسک نکول (Default Risk) را با دقتی بالا ممکن می‌سازد.

به کارگیری این فناوری‌ها امکان می‌دهد تا اعتبارسنجی از یک فرآیند ایستا به یک ارزیابی لحظه‌ای و قابل مقیاس‌پذیری تبدیل شود. در بسیاری از موارد، حتی امتیاز اجتماعی و دیجیتال کاربر نیز لحاظ می‌شود که در این شاخص، حضور و رفتار او در شبکه‌های اجتماعی برای درک ریسک‌های رفتاری رصد خواهد شد.

نئوبانک‌های ایرانی و پیاده‌سازی فناوری: موانع و راهکارها

سوال اصلی این است که آیا این فناوری‌ها برای اعتبارسنجی کاربران نئوبانک‌ها در ایران، قابلیت پیاده‌سازی دارند؟ پاسخ کلی مثبت است، اما محدودیت‌هایی هم وجود دارد. یکی از موانع کلیدی، تمایل نداشتن مشتریان به ارائه تمام داده‌های غیرمالی خود برای دریافت تسهیلات آنلاین است.

همچنین، محدودیت‌های ساختاری و قانونی نیز وجود دارد؛ بسیاری از داده‌های حیاتی مانند داده‌های مالیاتی یا قضایی به راحتی در دسترس نیستند و بانک‌ها و مؤسسات سنتی نیز تمایلی به اشتراک‌گذاری داده‌هایشان ندارند.

نئوبانک‌ها با استفاده از پلتفرم‌های باز، دسترسی سریع و قانونی به داده‌های مالی کاربران را فراهم می‌کنند

مهم‌ترین چالش ساختاری این است که بانک‌ها به خاطر محدودیت‌های قانونی نمی‌توانند بر اساس سطح ریسک مشتری، تسهیلات با سودهای متفاوت در نظر بگیرند. این عدم انعطاف‌پذیری، مانعی بر سر راه اعطای خدمات متناسب با ریسک است.

نئوبانک‌ها تلاش کرده‌اند با استفاده از پلتفرم‌های باز، تا حد امکان دسترسی سریع و قانونی به داده‌های مالی کاربران را فراهم کنند. به این ترتیب، کل فرآیند اعتبارسنجی آنلاین، ساده، سریع و بدون کاغذبازی خواهد بود.

بهره‌گیری از هوش مصنوعی برای اعتبارسنجی پویا

نئوبانک‌هایی مانند ویپاد، برای ارائه خدمات آنلاین و بدون ضامن به گروه‌هایی از جامعه که در مدل سنتی نادیده گرفته می‌شدند، از فناوری‌های نوینی همچون هوش مصنوعی بهره گرفته‌اند. از یک سو این بانک دیجیتال با به‌کارگیری مفاهیم رتبه اعتبارسنجی، به فرهنگ‌سازی این موضوع کمک می‌کند. از سوی دیگر و در ابعاد فنی نیز ویپاد با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، ارزش نهفته در داده‌ها را استخراج می‌کند تا فرایندهای مالی کارآمدتر و دقیق‌تری ارائه دهد.

مدل‌های پیش‌بینی‌کننده ویپاد برای ارزیابی ریسک اعتباری کاربران تنها به گزارش‌های سنتی متکی نیستند، بلکه رفتار درون‌برنامه‌ای و میزان تعامل کاربران با ویپاد نیز در این تحلیل‌ها لحاظ می‌شود. پس می‌توان گفت همین رویکرد باعث شده ویپاد بتواند به گروه‌هایی از جامعه که پیش‌تر در نظام بانکی نادیده گرفته می‌شدند، تسهیلات سریع و بدون ضامن ارائه دهد.

استخراج داده با هوش مصنوعی فرایندهای مالی را کارآمدتر و دقیق‌تر می‌کند

علاوه بر این، تحلیل داده‌های رفتاری و مالی کاربران زمینه‌ساز ارائه پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده و متناسب با نیاز هر فرد شده است؛ امری که تجربه کاربری را متحول و وفاداری مشتریان را تقویت کرده است.

ویپاد، دسترسی به رتبه اعتباری را برای کاربران تسهیل کرده؛ به این ترتیب که خدمت اعتبارسنجی را مستقل از تسهیلات در دسترس آن‌ها قرار می‌دهد. کاربران ویپاد می‌توانند رتبه اعتباری خود را که شامل خلاصه‌ای از اقساط وام‌ها، چک‌ها و سایر تعهدات مالی است در چارچوب سیستم بانکی کشور ببینند. این تنوع در تسهیلات و تمرکز بر رتبه‌بندی اعتباری ویپاد باعث می‌شود مسیر اعتبارسنجی به صورت مرتب مورد ارزیابی قرار گیرد.

هدف نهایی: توسعه فراگیری مالی

نئوبانکی همچون ویپاد با تحول در اعتبارسنجی، یک هدف بزرگ‌تر را دنبال می‌کند: توسعه فراگیری مالی. با مقیاس‌پذیری در ارائه خدمت و انعطاف در مدل‌های سنتی، بخش بسیار زیادی از مشتریانی که در گذشته به دلیل نداشتن اعتبار و سابقه، در سیستم بانکی «نامرئی» تلقی می‌شدند، اکنون تحت پوشش قرار می‌گیرند.

بهره‌گیری از تمام ظرفیت‌های فناوری در جهت خلق ارزش برای این کاربران، هدف نهایی بانکداری نوین در ایران است که ویپاد آن را با طرح‌های متنوع تسهیلاتی خود دنبال می‌کند.

منبع : زومیت

مشاهده بیشتر
دانلود نرم افزار

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

دکمه بازگشت به بالا