כיצד Big Data Analytics יכול להפוך את הערכת הסיכון האשראי ליעילה ומדויקת יותר
חיוני שחברות פינטק יסדירו את חשיפתן לסיכונים וישמרו עליה בטווחי ייחוס מקובלים וסבירים. במקביל, עליהן לשאוף להשיג את שיעורי התשואה המקסימליים האפשריים לאחר התאמות סיכון. גישה מתירנית מדי עלולה להיות גרועה אף מאיחור מוגזם בהערכות ובאישור בקשות להלוואות.
המפתח לקבלת החלטות נכונות טמון באיכות ובמהירות של הערכת סיכון אשראי. היעדר נתונים מספקים, ניתוח נתונים לקוי על ידי מעריכי סיכון אשראי ותהליך הערכה שגוזל זמן הם חלק מהגורמים שלעיתים קרובות הופכים את הערכת סיכון האשראי לקשה ולעיתים בלתי מדויקת.
למרבה המזל, באמצעות שימוש ב-Big Data Analytics תוכלו למזער סיכונים אלו, לזרז את התהליך ולהפוך אותו למדויק יותר. הבה נבחן מקרוב כיצד מוסדות פיננסיים יכולים להפיק תועלת מכך.
מהי הערכת סיכון אשראי?
הערכת סיכון אשראי היא המפתח להצלחתן של חברות פינטק. הן צריכות להעריך את כושר האשראי של יחידים כמו גם של תאגידים להם הן מספקות אשראי.
המטרה העיקרית של הערכת סיכון אשראי היא להשוות את יחס הסיכון מול התגמול של מתן הלוואות לאנשים ולחברות ספציפיות על מנת לקבל החלטת אשראי מושכלת.
הערכת סיכון אשראי כוללת את השלבים הבאים:
- ניתוח היסטוריית האשראי של המבקש
- הערכת היכולת להחזיר את ההון המושאל
- הצגת סכום ההון שלווה בפרספקטיבה
- בהתחשב בתקנות ממשלתיות וארגוניות
- שווי הבטוחות, אם קיימות
מהם האתגרים העומדים בפני חברות פיננסיות בהערכת סיכוני אשראי?
הערכת סיכוני אשראי מביאה עמה קשיים רבים שיש להתמודד עמם באמצעות כל הכלים הזמינים. להלן כמה מהבעיות הנפוצות עמן מתמודדות חברות פינטק המעניקות הלוואות:
שמירה על רמה גבוהה של איכות ויעילות
העובדה היא שלא ניתן לבטל לחלוטין את הסיכונים הכרוכים במתן הלוואות. לא משנה עד כמה טובים ציוני האשראי של הלווה, תמיד תהיה אפשרות של אי-פירעון הלוואות בגלל גורמים חיצוניים רבים.
עם זאת, האיכות והיעילות של הערכת סיכון האשראי יבטיחו שרוב ההחלטות המתקבלות בנוגע לאשראי יהיו נכונות. Big Data Analytics יכול לסייע רבות בעניין זה.
האתגר הנוסף בהערכת סיכון אשראי הוא ייעול הזמן הנדרש להערכה. זמן מופרז בבדיקה יכול לדחוף את הלווה למתחרים. לכן, יש לאזן בין הערכת סיכון אשראי באיכות גבוהה לבין הזמן שבו היא מושלמת. גם בעניין זה, ניתוח נתוני עתק (Big Data Analytics) יכול להועיל.
עמידה בהוראות רגולטוריות ובחוקי חובה
לאחר המשבר הפיננסי העולמי בשנת 2008, הוראות רגולטוריות וחקיקתיות הקשורות לניהול סיכון אשראי הפכו מחמירות יותר, מה שהציב קושי נוסף בהערכת סיכון אשראי.
עם זאת, ההבדלים המהותיים בין מוסדות פיננסיים מסורתיים לחברות פינטק יצרו עמימות חקיקתית בכל הנוגע ליישום הוראות חוק מסוימות. ראוי לומר שתיקוני חקיקה ברוב המדינות לא הצליחו לעמוד בקצב שבו צמחו חברות הפינטק.
בכל מקרה, הערכת סיכון האשראי חייבת להיות תואמת לתקנות הממשל, עליה להפחית את ההסתברות לאי-החזר הלוואות, והיא חייבת להיעשות בזמן מינימלי.
בשלב זה נכנס לתמונה ניתוח נתונים גדולים (Big Data Analytics). הערכת בקשות להלוואות המוצגות בפני חברות פינטק הופכת מהירה יותר וממזערת סיכונים תוך עמידה בחוקים הרלוונטיים.
היעדר נתונים מספקים
בעולם שמייצר 2.5 קווינטיליון בייטים של נתונים מדי יום, הרעיון של נתונים לא מספקים עשוי להיראות אבסורדי, אך זוהי עובדה. זה לא נגרם מחוסר זמינות של נתונים אלא מכישלון לגשת אליהם. איסוף מידע עשוי להשתוות לעלות של הערכת סיכון אשראי, אך אם משתמשים בו כראוי הוא יכול לספק דיוק משמעותי בעת מתן הלוואות ללווים ראויים לאשראי. ערכם של הנתונים מצטמצם באופן ניכר אם הם אינם קיימים בנפחים הרצויים.
ניהול ושימוש לא יעילים בנתונים
ניתוח הנתונים הזמינים, בין אם הם מובנים או לא מובנים, הוא חיוני לתהליך של הערכת סיכון אשראי. חברות FinTech צריכות לאסוף את כל המידע הרלוונטי על לקוחותיהן. יצירת קבוצות קטנות יחסית להבנת התנהגות לקוחות כללית ממלאת תפקיד חיוני בהערכת סיכון אשראי.
אי-שימוש בכלים אופטימליים להערכת סיכון אשראי
שימוש בטכנולוגיה העדכנית ביותר להערכת סיכון אשראי ולניתוח המידע הזמין על הלקוח הוא חיוני. אי-שימוש בכלים אלה תמיד יגדיל את הסיכויים להנפקת הלוואות מסוכנות עם סבירות גבוהה יותר לחדלות פירעון.
ניתוח לקוי על ידי מעריכי סיכון אשראי
הערכה ידנית של בקשות הלוואה ומידע על לקוחות עלולה ליצור סיכונים. היכולת של מעריכים אנושיים תמיד תהיה מוגבלת מבחינת דיוק כמו גם מהירות. חברות FinTech בתחום ההלוואות עשויות לקבל אלפי בקשות בשבוע, וגיוס משאבי אנוש מספקים להערכה עלול להיות עניין יקר.
כיצד ניתוח Big Data יכול לשפר את הערכת סיכון האשראי?
תפקידו של ניתוח ביג דאטה בהערכת סיכוני אשראי הוא חיוני באופן משמעותי. השימוש בטכנולוגיה זו הוא הפתרון כמעט לכל הבעיות שחברות פינטק מתמודדות איתן בתחום זה.
ניתוח ביג דאטה יבטיח שלחברות פינטק יהיה את כל המידע הנדרש על קבוצות לקוחות ספציפיות וכן על individuals. לאחר שהבעיה של מידע בלתי מספק תיפתר, ניתוח נאות של המידע הזמין הופך לחיוני בתהליך הערכת הסיכון האשראי.
היכולת של Big Data Analytics להעריך ולנתח כמויות גדולות של נתונים בזמן מינימלי מעניקה יתרון לחברות פינטק המשתמשות בטכנולוגיה זו.
חשוב גם לברר האם מצבו הפיננסי של הלווה משתנה לאחר מתן ההלוואה. התנהלות התשלומים של הלקוח, התקשורת שלו עם ספקי שירותים פיננסיים אחרים ופעילות ברשתות חברתיות יכולים לסייע בהערכת השינויים.
Big Data Analytics לא רק מספקים את כל הנתונים הרלוונטיים, אלא גם מנתחים אותם במדויק כדי לספק הערכות משופרות באופן ניכר של סיכון אשראי.
חברות פינטק יכולות גם להרחיב את בסיס הלקוחות שלהן באמצעות שימוש בניתוח נתוני עתק (Big Data Analytics). בעבר, מוסדות פיננסיים נמנעו ממתן הלוואות לאנשים ללא היסטוריית אשראי. כיום, ניתן להשתמש במדיה חברתית, כמו גם בנתוני מובייל, כדי להעריך את מהימנות האשראי של אנשים בקטגוריה זו. חברות פינטק יכולות להשתמש במידע זה כדי למזער את הסיכונים שלהן. הן יכולות גם לשקול שיווק השירותים שלהן ללווים פוטנציאליים עם סיכוני חדלות הפירעון הנמוכים ביותר, על ידי הצעת הצעות אשראי אטרקטיביות וגמישות.
מהי הגישה של Spyrosoft להערכת סיכון אשראי?
ב-Spyrosoft אנו מחויבים ליצירת מנגנוני הערכת סיכון אשראי ברמה עולמית עבור לקוחותינו הזקוקים לשירותים אלה. תאגידי פינטק המשתמשים ב-Big Data Analytics יכולים תמיד להיות בשליטה מלאה על הערכת סיכון אשראי, מכיוון שלעולם אין להם מחסור במידע על לווים פוטנציאליים.
אנו יכולים לסייע בהפחתת שיעורי חדלות הפירעון עבור הלוואות עתידיות על ידי עיבוד וניתוח של כל מערכי הנתונים הרלוונטיים, מה שמוביל לסטנדרטים הגבוהים ביותר של הערכת אשראי. השירותים שלנו יסייעו לך לעקוב אחר כל השינויים במצבם הפיננסי של יחידים ותאגידים שלהם ניתן אשראי.
אם המצב הנוכחי של הכספים שלהם משקף הסתברות לחדלות פירעון, תוכל לגבש אסטרטגיות להתמודדות עם המצב. באמצעות שימוש בניתוח Big Data, תוכל להיות בטוח בהרחבת העסק שלך על ידי מענה לצרכים של לווים בסיכון נמוך, גם אם אין להם היסטוריית אשראי ודירוגי אשראי ניתנים לכימות.
למדו עוד על השירותים שלנו לחברות פיננסיות >>
הערכת סיכון אשראי היא תהליך של הערכת הסבירות שלווה לא יעמוד בהתחייבויותיו הפיננסיות. היא מסייעת לכם להחליט האם לאשר אשראי, לקבוע מסגרות ולהגדיר תמחור.
כיום, תהליך זה חורג ממודלי ניקוד מסורתיים. עם גישה למערכי נתונים רחבים יותר ולניתוח מתקדם, הערכת סיכוני אשראי הופכת לדינמית יותר, לחזויה יותר ולמותאמת להתנהגות אמיתית של לקוחות.
ביג דאטה מאפשר לך לנתח כמויות גדולות של מידע מובנה ובלתי מובנה כמעט בזמן אמת. זה כולל היסטוריות עסקאות, נתוני התנהגות, מקורות נתונים חלופיים ומדדים כלכליים חיצוניים.
על ידי הרחבת מאגר הנתונים, הערכת סיכוני האשראי הופכת מדויקת יותר ופחות תלויה ברשומות היסטוריות מוגבלות. אתם מקבלים תובנה עמוקה יותר לגבי דפוסים שמודלים מסורתיים עשויים להחמיץ, מה שתומך בקבלת החלטות הלוואה מושכלות יותר.
כאשר מיושמת כראוי, אנליטיקת ביג דאטה מגבירה את דיוק החיזוי ומפחיתה שיעורי חדלות פירעון. היא גם תומכת בקבלת החלטות מהירה יותר, מה שמשפר את חוויית הלקוח מבלי לפגוע בעמידה בדרישות הרגולטוריות.
עבורך, משמעות הדבר היא איזון יעיל יותר בין צמיחה לסיכון. מסגרת מוגדרת היטב להערכת סיכוני אשראי יכולה להרחיב את הגישה לאשראי תוך שמירה על מנגנוני בקרה איתנים.
עבודה עם מערכי נתונים גדולים מציבה אתגרים סביב איכות נתונים, אינטגרציה וממשל. נתונים לא עקביים או חלקיים עלולים להחליש את מהימנות המודל.
עליך גם להתייחס לציפיות רגולטוריות הקשורות לשקיפות וליכולת הסבר. מודלים להערכת סיכון אשראי חייבים להיות ניתנים לביקורת ומובנים, במיוחד כאשר החלטות אוטומטיות משפיעות ישירות על לקוחות.
ציות מתחיל בממשל מודלים ברור, מתודולוגיות מתועדות ותיקוף מתמשך. עליך להבטיח שמקורות הנתונים לגיטימיים, שהעיבוד מאובטח ושניתן להסביר את היגיון ההחלטה אם יועמד בספק.
לדברי Spyrosoft, שילוב שיקולים רגולטוריים בשלב העיצוב של מערכות להערכת סיכוני אשראי מפחית סיכוני יישום ומאיץ תהליכי אישור. גישה זו תומכת בחדשנות מבלי לערער את האמון.
הערכה משופרת של סיכון אשראי מאפשרת לך לקבל החלטות הלוואה בטוחות יותר, להפחית הפסדים ולמטב את הקצאת ההון. היא גם מאפשרת לך לזהות פלחי לקוחות מבטיחים שאולי הוצאו על ידי שיטות דירוג מסורתיות.
בטווח הארוך, שילוב של ניתוח ביג דאטה עם מסגרת ממשל תאגידי חזקה מחזק את התחרותיות. ניתן להתרחב באחריות, להגיב מהר יותר לשינויים בשוק ולבנות אמון מתמשך עם לקוחות וגם עם רגולטורים.
arrow_circle_rightצרו קשר
שנו את המוצרים הפיננסיים שלכם עם חידושים טכנולוגיים מתקדמים. צרו קשר עם המומחה שלנו.
arrow_circle_right הבלוג שלנו
