Можно ли в цифровом мире проводить кредитный андеррайтинг, чтобы обеспечить более точный профиль и заполнить неотложные пробелы?
Система кредитного рейтинга, которая рассматривала доход физического лица или бизнеса, а также текущий уровень долга и предыдущие кредиты в качестве единственного основания для предоставления кредитов примерно 10 лет назад. В этом сценарии отличный кредитный рейтинг может увеличить вероятность получения кредита в ближайшем будущем и по справедливой процентной ставке.
Но эта модель закончилась тем, что проигнорировала большую часть населения и предприятий по всему миру, исключив этих людей и компании. В настоящее время компании неуклонно получают доступ к огромным наборам информации, которые ранее не учитывались, и снижают риски, которые могут открыть путь к большей ясности и, следовательно, к более точному, немедленному и эффективному процессу кредитного андеррайтинга за счет использования новых технологий, таких как Большие данные и прогнозная аналитика.
Что такое большие данные и машинное обучение?
Большие данные и машинное обучение — две самые актуальные технологии современного ИТ-сектора. Напротив, машинное обучение способно приобретать знания и развиваться без явной автоматизации.
«Большие данные» — это совокупность наборов данных, настолько больших и сложных, что становится трудно обрабатывать их с помощью имеющихся инструментов управления базами данных или традиционных приложений для обработки данных. Хранение, обработка данных, совместное использование и передача, анализ и отображение данных — все это создает проблемы.
Как машинное обучение и большие данные повлияли на процесс кредитного андеррайтинга?
Традиционный кредитный андеррайтинг основан на ручном процессе проверки финансовой информации и субъективного суждения о способности заемщика погасить кредит. Но, благодаря машинному обучению и массивным данным, кредиторы имеют возможность быстро и объективно оценить кредитоспособность потенциального заемщика.
Большие данные относятся к обширным наборам данных, которые теперь доступны для кредиторов. Машинное обучение — это искусственный интеллект, который позволяет компьютерам изучать данные для улучшения прогнозов с течением времени. Используя эти методы, кредиторы теперь могут более точно оценить риск дефолта заемщика.
Машинное обучение особенно подходит для андеррайтинга кредитов, поскольку оно автоматически обнаруживает закономерности в данных, которые мы не можем обнаружить. Например, алгоритм машинного обучения может обнаружить, что у заемщика, у которого есть неподтвержденная история просрочки платежей, гораздо больше шансов оказаться в дефолте по кредитам, чем у заемщика, который постоянно и своевременно выплачивал кредиты.
Кредиторы могут сделать более информированный выбор в отношении потенциальных заемщиков, которым они одобрят кредиты, и в состоянии предоставить более индивидуальные условия кредита для отдельного заемщика. Это только начало. Поскольку количество наборов данных растет, а технологии машинного обучения продолжают развиваться и совершенствоваться, возможности для дальнейших инноваций в отношении андеррайтинга кредитных рисков могут быть огромными.
