다양한 거시경제적 요인과 미시경제적 요인이 금융 기관을 지배하며, 많은 요인이 금융 기관을 위험에 더 가깝게 만드는 역할을 합니다. 대출은 충분한 수익을 창출하는 은행 및 NBFC의 주요 업무 중 하나이지만 대출은 누구에게도 승인될 수 없습니다. 일반적으로 금융기관에서는 CIBIL Score를 통해 예비 차입자의 신용도에 따라 대출을 제공하지만, 신용기록이 좋지 않아 잠재 차입자 중 다수가 대출을 중단하는 경우가 많지만, 그렇다고 해서 대출 대상자 명단에 포함되는 것은 아닙니다. 채무 불이행자. 이러한 고객을 무시하는 것은 대출 기관에게도 이익이 되지 않습니다. 왜냐하면 그들은 사업을 잃기 때문입니다. 반면 부동산, 교육, 의료, 자동차 등의 산업 역시 자금이 지출될 것으로 예상되었기 때문에 가장 큰 타격을 입었습니다. 전체적으로 엄격한 CIBIL 점수는 대출 신청자의 신용도를 결정하는 궁극적인 방법이 아니며, 그 단점을 극복하기 위해 인공 지능(AI)이 대출자의 투자 회수 능력을 확인하는 가장 정확하고 즉각적이며 실용적인 방법으로 부각됩니다. 디지털 신용평가 시스템은 의심할 여지 없이 업계의 전환점이다 빙엑스 셀퍼럴.

작동 방식

이전에는 신용 제공 장면에서 기업과 고객에 대한 대출 결정을 내리기 위해 신용 점수가 주로 관련되었습니다. 개인 즉시 대출이나 긴급 대출과 같은 다양한 대출 제공업체는 다양한 신용 모델을 사용하지만, 기본적으로 이러한 모든 모델은 차용인의 거래 내역 및 금융 기관의 지불 세부 정보를 기반으로 합니다. 그 외에도 이러한 모델은 회귀, 의사결정 트리, 통계 분석과 같은 도구를 통해 제공되는 제한된 양의 구조화된 데이터를 통해 신용 점수를 계산합니다. 그러나 은행 및 기타 금융 기관은 이제 소셜 미디어 활동, 휴대폰 사용 및 문자 메시지 활동과 같은 추가적인 비정형 및 반정형 소스의 데이터를 포함하여 신용 제공 프로세스에 보다 전체적인 접근 방식을 채택하고 있습니다. 대출의 등급 정확도. 오늘날 시장에는 기계 학습을 적용하여 소비 행동 및 지불 의향과 같은 질적 요소까지 평가할 수 있는 신용 평가 도구가 있습니다. 이 기능은 차용자 품질을 더 크고, 빠르고, 저렴하게 세분화할 수 있는 길을 열었으며, 결과적으로 더 빠르고 정확한 신용 결정을 보장합니다.

신용에 대한 접근성 향상

기계 학습 알고리즘의 사용은 신용도에 대한 정확하고 세분화된 평가를 생성하는 데 국한되지 않고 신용에 대한 더 큰 접근을 가능하게 합니다. 대부분의 기존 신용 평가 모델에서 잠재적 차용인은 ‘평가 가능’하다고 간주될 만큼 충분한 양의 과거 신용