การจัดการความเสี่ยงด้านเครดิตเป็นความท้าทายและข้อกังวลสูงสุดสำหรับบริษัทสินเชื่อเพื่อผู้บริโภคที่ดำเนินงานทั่วประเทศ เหตุการณ์การผิดนัดชำระเงินที่เพิ่มขึ้นพร้อมกับอัตราความเสี่ยงด้านสินเชื่อที่น่าตกใจทำให้บริษัทเหล่านี้หลายแห่งสร้างแบบจำลองการลดความเสี่ยงโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (ML)
เพื่อลดความเสี่ยงของการผิดนัดชำระหนี้ในลักษณะที่คุ้มค่า ในขณะเดียวกันก็ฉลาด การตัดสินใจปล่อย
สินเชื่ออย่างรอบรู้ในช่วงเวลาที่ซับซ้อนเหล่านี้
เทคนิคการวิเคราะห์แบบดั้งเดิมในการประเมินโปรไฟล์ของผู้กู้ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลทางสังคมและประชากรแบบแมนนวลได้เปลี่ยนไปล้าสมัยเนื่องจากความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นที่เกี่ยวข้องในขณะที่จัดการกับข้อมูลจำนวนมาก อัลกอริธึม ML อันทรงพลังที่ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ลึกยิ่งขึ้น ช่วยให้ผู้ให้กู้ได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ชาญฉลาดเกี่ยวกับผู้กู้ที่มีอยู่และที่มีศักยภาพ ซึ่งจะเป็นการเพิ่มความสามารถในการคาดการณ์ที่ช่วยให้สามารถจ่ายสินเชื่อให้กับกลุ่มผู้กู้ที่เหมาะสม
ปริมาณข้อมูลที่เพิ่มมากขึ้น
ในโลกปัจจุบัน มนุษย์สร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลในแต่ละวัน ทั้งแบบออนไลน์และออฟไลน์ ทั้งแบบที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง รวมและไม่รวมกัน ข้อมูลที่มาจากสมาร์ทโฟน กระเป๋าเงินมือถือ และกิจกรรมบนโซเชียลมีเดียเริ่มเปิดเผยข้อมูลที่น่าสนใจเกี่ยวกับผู้กู้ เช่น พฤติกรรมการใช้จ่าย แผนการเดินทาง รายละเอียดการทำงาน กิจกรรมยามว่าง ฯลฯ นอกจากนี้ ข้อมูลประวัติสินเชื่อของผู้กู้ยังเน้นให้เห็นถึงกรณีการมาสาย การชำระเงิน การล้มละลาย ฯลฯ ข้อมูลเชิงลึกและการเรียนรู้จากข้อมูลที่กว้างขวางทั้งหมดนี้สามารถให้แสงสว่างอย่างมหาศาลเกี่ยวกับความเต็มใจที่จะชำระคืน ความสามารถในการชำระ โอกาสในการผิดนัดชำระ ฯลฯ ข้อมูลนี้ยังสามารถสแกนได้ดีเพื่อตรวจหากิจกรรมการฉ้อโกงทุกประเภท หรือคดีฟอกเงิน
การเรียนรู้ของเครื่องและวิธีการทำงาน
ML สามารถเปลี่ยนการดำเนินการให้กู้ยืมของผู้บริโภคได้อย่างสิ้นเชิงโดยการตั้งด่านเก็บค่าผ่านทางที่แข็งแกร่งเพื่อให้มั่นใจถึงการให้ยืมที่ปลอดภัย ด้วยการใช้ประโยชน์จากประวัติเครดิตของผู้บริโภคและข้อมูลอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องอย่างมีประสิทธิภาพผ่านแพลตฟอร์มต่าง ๆ เทคโนโลยีสามารถช่วยองค์กรในการกำหนดระดับความเสี่ยงที่แน่นอนที่เกี่ยวข้องกับผู้กู้รายใดรายหนึ่ง แบบจำลองที่สร้างขึ้นโดยใช้ ML สามารถคาดการณ์ลูกค้าที่มีความเสี่ยงสูงได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งจะแจ้งเตือนความเสี่ยงและทีมติดตาม เพื่อให้พวกเขาสามารถดำเนินการที่เหมาะสมในเวลาที่เหมาะสม ยิ่งไปกว่านั้น แบบจำลองเหล่านี้สามารถตรวจสอบและนำไปสู่กิจกรรมที่น่าสงสัยในระดับลูกค้าได้ อีกครั้งที่อัลกอริธึมขั้นสูงสามารถตรวจจับรูปแบบการฉ้อโกงที่มาจากธุรกรรมต่างๆ ได้อย่างรวดเร็วอย่างง่ายดาย
สำหรับผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า ML ช่วยในการประเมินโปรไฟล์ของพวกเขาอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อระบุความน่าเชื่อถือและความสามารถในการชำระเงินได้อย่างถูกต้อง โดยการเจาะลึกลงไปในพฤติกรรม รูปแบบการใช้จ่าย และประวัติเครดิตของลูกค้าเหล่านี้ ผู้ให้กู้สามารถสรุปคุณสมบัติสินเชื่อของผู้กู้แต่ละรายได้
การปรับปรุงในโมเดล ML ทำให้บริษัทสินเชื่อสามารถดำเนิน
การกับผู้ผิดนัดชำระหนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพและทันท่วงที และกระตุ้นการรับรู้ด้วยการให้ความรู้แก่ผู้กู้ ในหลายกรณี การใช้เทคนิค ML ได้ให้ประโยชน์ที่น่าทึ่งแล้วในรูปแบบของการผิดนัดชำระหนี้ที่ลดลงและอัตราการอนุมัติที่เพิ่มขึ้น
เพิ่มอำนาจให้กับบริษัทสินเชื่อเพื่อผู้บริโภค
ด้วยเทคโนโลยีที่ประมวลผลข้อมูลอย่างขยันขันแข็งและรวดเร็วเพื่อเน้นข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญและรูปแบบที่ซ่อนอยู่ทำให้ผู้ให้กู้มีข้อได้เปรียบที่เหนือกว่า ไม่จำเป็นต้องพูด แบบจำลองที่สร้างขึ้นโดยใช้ ML กำลังให้อำนาจมากขึ้นในมือของบริษัทสินเชื่อเพื่อผู้บริโภคที่ค้นหาวิธีใหม่ๆ อย่างต่อเนื่องเพื่อเสริมสร้างแนวทางปฏิบัติในการป้องกันการฉ้อโกงและการจัดการความเสี่ยง ในอนาคต ผู้ให้กู้ที่เลือกใช้และสร้างโมเดลดังกล่าวอย่างเต็มที่จะสามารถกระตุ้นการดำเนินงาน เสริมความแข็งแกร่งในการได้มาซึ่งลูกค้า มอบประสบการณ์ที่ดีขึ้น และควบคุมการสูญเสียเครดิต ซึ่งจะกลายเป็นธุรกิจที่ทำกำไรได้มาก
“ผู้กู้จำนวนมากของเราได้รับข้อมูลรองจากสื่อชาติพันธุ์” เธอกล่าว “มันน่าสับสนมากที่พวกเขาจำนวนมากหันไปหาโบรกเกอร์และนักบัญชีเพื่อขอคำแนะนำ และโบรกเกอร์เหล่านี้บางคนเป็นนักล่า ฉันเพิ่งพบว่าหนึ่งในลูกค้าของเราไปหานายหน้าเงินกู้ที่บอกว่าพวกเขาทำโครงการ PPP เมื่อ พวกเขาไม่ทำ แล้วเอาเงิน 2,000 เหรียญจากเจ้าของธุรกิจของฉัน”
คำแนะนำของเธอในการจัดการกับบุคคลที่สาม? “ตรวจสอบเสมอ — คุณเป็นตัวแทนของผู้ให้กู้ SBA หรือไม่ คุณมีข้อตกลงผู้ให้กู้ SBA หรือไม่”
ที่เกี่ยวข้อง: โครงการเมืองเหล่านี้กำลังให้ชนกลุ่มน้อยและสตรีเป็นเจ้าของ …
Credit : สล็อตเว็บตรง / สล็อตแตกง่าย
