BIG DATA, zaawansowana analityka, uczenie maszynowe – to tylko niektóre z narzędzi wykorzystywanych przez wiodące instytucje finansowe. Ich znaczenie wzrosło szczególnie w czasach pandemii.
Pandemia koronawirusa spowodowała, że wielu klientów przekonało się o zaletach korzystania z rozwiązań online oferowanych przez instytucje finansowe. Firmy pożyczkowe stanęły przed zupełnie nowymi wyzwaniami, a te, które odnalazły się w szeroko pojętym segmencie e-commerce, zyskały w oczach konsumentów. Pozyskiwanie klienta – onboarding – przeniosło się w pełni do kanałów cyfrowych. Obecnie, chcąc otrzymać finansowanie, nie trzeba przekazywać szeregu dokumentów, wyciągów z rachunków czy potwierdzać wysokości dochodów. Nowoczesna technologia pozwala zbierać i analizować informacje o kliencie w taki sposób, aby zaproponować mu możliwie najlepszą ofertę.
„Zaawansowana analityka pozwala przeprowadzić szybko i dokładnie scoring kredytowy, czyli ocenę zdolności kredytowej. Wszystko to odbywa się w sposób zautomatyzowany bez udziału analityka. Nowatorskie systemy są w stanie przeanalizować dane o kliencie pochodzące na przykład z mediów społecznościowych, prześledzić jego aktywność zawodową czy historię zakupów. Dzięki temu, ryzyko niewywiązania się z zaciągniętych zobowiązań jest skutecznie marginalizowane” – tłumaczy Agata Lejman, marketing manager w AIQLAbs, właściciela marek SuperGrosz oraz „Kupuj Teraz – zapłać później”.
Ocena ryzyka kredytowego dokonywana jest przez odpowiednio skonfigurowane algorytmy. Weryfikacja odbywa się w sposób automatyczny, co jest szczególnie istotne w czasach pandemii, gdy zmniejsza się mobilność klientów, a nakazy związane z koniecznością pozostania w domach wymagają, aby wiele spraw załatwiać online. Nie wolno zapominać więc o skutecznej prewencji wyłudzeń.
Automatyczna analiza klienta, a także wsparcie procesu przez wyspecjalizowane call center znacząco ograniczają takie ryzyko. Na rynku istnieją również rozwiązania, które pomagają instytucjom finansowym pozyskać klienta bezpośrednio. Wystarczy, że potencjalny kredytobiorca jest zainteresowany konkretną usługą bankową. System monitoruje zachowanie użytkownika i w razie potrzeby wysyła automatycznie spersonalizowaną ofertę, co pozwala zaproponować odpowiednie warunki oferty kredytowej z uwzględnieniem określonego ryzyka dla instytucji finansowej.
Procedury związane z uczeniem maszynowym pozwalają instytucjom finansowym usprawnić procesy oceny ryzyka kredytowego i zwiększyć efektywność takich działań. Niektóre z nich opierają się na zaawansowanych algorytmach, które w czasie rzeczywistym są w stanie dokonać weryfikacji klienta. Co istotne, system zapewnia pełne bezpieczeństwo przekazywania danych. Dzięki podobnym modelom, innowacyjne FinTechy proponują swoje usługi mikro, małym i średnim firmom.
Jedną z nich jest mikrofaktoring, czyli ograniczanie zatorów płatniczych. To wszystko sprawia, że środki finansowe mogą być wypłacone nawet w ciągu 24 godzin w dni robocze. Takie rozwiązania sprawdzają się szczególnie teraz, gdy utrzymanie płynności finansowej jest prawdziwym wyzwaniem. Algorytmy dopasowują się elastycznie do sytuacji, realnie oceniając zdolność kredytową klientów.
W zakresie odroczonych płatności, system może bazować na zaawansowanych modelach statystycznych, które wykorzystują algorytmy machine learning i BIG DATA. Pozwala to zwiększać wartość koszyków oraz błyskawicznie oceniać zdolność kredytową. Konsument już podczas pierwszej transakcji poznaje wysokość swojego limitu kredytowego, który wskazuje potencjał zakupowy i motywuje go do jej zakończenia.
