3 Ways Machine Learning Can Enhance Your Lending Process

Sejumlah besar orang di pasar negara berkembang di Asia Tenggara, Amerika Latin, dan India berada di puncak inklusi keuangan, berkat meningkatnya ketersediaan dan penggunaan layanan pinjaman digital.

Pasar fintech-as-a-service diperkirakan akan tumbuh menjadi sekitar US$ 949 Miliar pada tahun 2028 karena popularitas solusi pembayaran alternatif Beli Sekarang Bayar Nanti di pasar ini.

Dengan meningkatnya penerimaan untuk pinjaman digital di segmen yang belum pernah menjadi bagian dari arus utama keuangan, organisasi harus meningkatkan keputusan risiko sambil memastikan perputaran aplikasi kredit yang lebih cepat.

Mempertahankan tingkat persetujuan kredit yang tinggi dan mengelola risiko sambil meminjamkan kepada orang-orang dengan sedikit informasi kredit merupakan tantangan yang ingin dipecahkan oleh semakin banyak lembaga keuangan dengan memanfaatkan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan.

Perusahaan fintech mengotomatiskan proses ini dengan memperkaya teknik pembelajaran mesin mereka dengan data dan skor yang meningkatkan pemodelan risiko prediktif. Berikut adalah tiga cara pembelajaran mesin dapat meningkatkan proses akuisisi dan peminjaman Anda.

1. Aktifkan Keputusan Kredit Lebih Cepat

Di ruang pinjaman digital, di mana beberapa perusahaan sekarang menyetujui kredit dalam hitungan menit, perputaran aplikasi kredit yang cepat adalah suatu keharusan bagi organisasi mana pun yang ingin tetap kompetitif.

Fungsi uji tuntas pelanggan standar (CDD) di lembaga-lembaga ini, proses menyoroti risiko kredit dengan mengevaluasi berbagai poin data dan sinyal penipuan, telah sepenuhnya terganggu oleh penggunaan otomatisasi dan pembelajaran mesin.

2. Kurangi Risiko Kredit Anda

Perusahaan Fintech menggunakan model prediktif untuk mengembangkan profil pengguna terperinci untuk mencegah penipuan dan menandai risiko gagal bayar.

Model ini menggunakan pembelajaran mesin untuk memanfaatkan sejumlah besar data terstruktur atau tidak terstruktur untuk mendapatkan wawasan instan. Dengan titik data terpadu dari daftar pantauan, pemeriksaan penipuan, verifikasi email/telepon/alamat, dan lainnya, perusahaan dapat langsung memverifikasi identitas dan memahami perilaku pelanggan potensial mereka.

3. Meningkatkan Cross Selling dan Upselling

Dengan fitur yang digunakan untuk membuat profil risiko terperinci dan mengurangi potensi penipuan, perusahaan memiliki peluang untuk memperluas profil pelanggan bernilai tinggi mereka dengan memperkaya model pembelajaran mesin mereka dengan fitur prediktif untuk membantu mereka lebih memahami perilaku, demografi, dan rumah tangga di luar data. mereka tangkap secara internal.

Pemasar dan analis data di organisasi ini sekarang dapat menggunakan profil ini untuk mengembangkan retensi yang dipersonalisasi dan strategi penjualan silang untuk memelihara hubungan ini sambil membangun model serupa untuk menggunakan karakteristik data pembeli yang paling berharga untuk menjaring pelanggan baru.

Data Berkualitas Tinggi Mendukung Algoritma Pembelajaran Mesin

Mengembangkan profil risiko pelanggan yang lengkap membutuhkan data yang terkumpul dan bersih dari berbagai sumber, terutama di pasar yang tidak memiliki data kredit atau pembayaran tradisional. Mitra data harus memastikan bahwa data yang diberikan telah diperoleh secara sah dan mematuhi peraturan setempat di mana data tersebut diperoleh.

Mobilewalla baru-baru ini meluncurkan solusi industri pertama, LendBetter, untuk membantu lembaga keuangan mengurangi risiko pinjaman di pasar baru untuk kredit. Terhubung dengan pakar data Mobilewalla untuk mempelajari lebih lanjut tentang penawaran pengayaan data kaya fitur mereka atau unduh data sampel BNPL mereka untuk melihat bagaimana Mobilewalla membantu profesional data dan pemasaran membangun model AI dan ML yang lebih akurat untuk layanan fintech-as-a-organizations.

Kredit gambar unggulan: Freepik

Bagikan Artikel Ini

Lakukan hal berbagi