이미지 : Chaitanya Surprise
중직원 직원에게 대출을 받고 구독 프로세스는 간단합니다. 급여 Blid는 소득 증명을 제공하고 Aadhaar 번호는 개인의 신원을 확인하고 신용 국의 점수는 과거 행동에 대한 정보를 포함합니다. 채권자가해야 할 일은 일련의 알고리즘을 통해 실행되며 결정은 1 분 미만입니다.
사무실 데이터의 반환, 신원의 증거 및 소득 검증으로 인해 지난 10 년간 대출이 크게 연장되었습니다. REA소L Bank of India (RBI)의 데이터에 따르면 개인 대출 포트폴리오는 2011 년 Rs6.91.177 Crore에서 2025 년 59.52.299 크로스로 매년 16.4 % 증가했습니다.
Scienaptic의 Joydip Gupta가 설명했듯이 AI에 중점을 둔 신용 결정 플랫폼은 “이 기회는 제거되었습니다. 이제 채권자들은 소규모 도시의 전통적인 영역과 스스로 일하는 사람들을 초과합니다.” 과거에 채권자들은 직업 내에서 소득 모델을 이해하기 위해 노력해야했다 (나중에 Bandhan Bank와 합병 된 Gruh 대출)는 개척자였으며 독립적 인 사람이 모기지를 이용할 수있게했다. 그의 신용 담당관은 야채 판매자, 인력거 드레스, 근로자와 함께 시간을 보내고 소득을 추정 한 후 대출을 할 것입니다.
채권자에 대한 질문은 두 번입니다. 우선, 기술을 사용하여 어떻게 규모로 수행 할 수 있습니까? 둘째, 추가 데이터 포인트를 사용하면 어떻게 수용 가능한 수준에서 위험을 유지할 수 있습니까? 위험 부분은 은행에서 빌려주는 금융 회사에 의해 많은 수익률이 높아지고 은행에서 빌려주고 전통적인 은행 지역을 벗어나 더 높은 수익률로 차용해야하기 때문에 위험 부분은 중요합니다.
인도 채권자는 모델 스피치 사양에서 간단하지만, ScienAptic과 같은 회사를 사용하는 회사를 사용합니다.
Scienaptic이 운영되고 프로세스의 작동 방식에 대한 단서를 제공하는 미국 시장. 자동차 대출 요청은 신용 점수를 분석함으로써 시작되지만 파산 기록, 소득 채무 보고서, 여러 채권자에 대한 신용 사용 등을 신속하게 확인합니다. 현금 흐름에 대한 분석은 채권자가 자세히 시작한 것입니다. 은행 상황은 매월 평균 잔고, 평균 흐름 및 출구, 총 거래 수 등을 점검합니다. Scienaptic AI의 마케팅 디렉터 인 Chandan Pal은“이러한 모델을 통해 크레딧에 접근 할 수 없었던 고객을 승인 할 수 있습니다.
여기서는 영향을 미치기 시작합니다. 차용자가 동의하면 채권자가 은행 데이터와 투자 데이터에 액세스 할 수 있습니다. ACAMATI 데이터에 따르면 AA FRAME에 의해 1 억 7 천 5 백만 명의 동의 요청이 이루어졌다. 업계 전문가 인 Firoz Anam은“유량 기반 대출에서, 채권자가 거래의 강도를보고 일단 거래의 강도를 보면, 개인이나 소규모 기업이 지불 할 능력에 대한 아이디어가있을 수 있습니다. 소규모 기업뿐만 아니라 스스로 일하는 사람들에게는 지금 구독하는 가장 좋아하는 방법이되었습니다.
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또한, 채권자는 이제 신용국의 등록 및 기업 업무부의 데이터에 액세스 할 수 있습니다. 그런 다음 명확한 비즈니스 건강 지표를 제공하는 GST 레코드가 있습니다. 일부 주에서는 전기 계량기가 모니터링됩니다. 갑자기 소비의 다이빙은 적기가 될 것입니다. 일부 주의 토지 기록도 디지털화되며 이러한 데이터는 고려됩니다.
Gupta는 소규모 무담보 대출의 경우 Rs100,000에 따르면 몇 초 만에 결정이 내려 졌다고 밝혔다. Rs100,000에서 Rs300,000 사이의 대출의 경우 몇 시간이 걸릴 수 있습니다. 상점 리노베이션과 같은 소기업 대출의 경우 필요한 시간은 2 ~ 3 일입니다.
인도에서는 아직 일상적인 것이 아니지만 미국과 같은 시장에서 차용 파일에는 대출의 가장 오래된 연령 및 서비스 등록에 대한 정보와 대출 조사 횟수도 포함되어 있습니다. 이것은 채권자가 점수를 부여하고 대출을 지불할지 여부를 결정하는 데 도움이됩니다. 콜로라도의 신용 조합의 대출 담당 부사장 인 채드 윌콕스 (Chad Wilcox)는“이제 우리는 신용없이 제한적이거나 신용을 가질 수 있지만 강력한 상환 능력을 보여줄 수있다.
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자신이 포트폴리오를 만드는 방법에 대한 초기 정보를 얻는 모든 채권자의 경우 신용 품질을 유지하는 데 필수적입니다. 차용자가 다른 대출에 불이행되기 시작했거나 은행 계좌에 채권자 또는 예금간에 더 많은 대출을 요청하기 시작한 경우,이 모든 것은 미래에 대출 지불이 누락 될 가능성을 나타낼 수 있습니다. 이 숫자는 포트폴리오 수준에서 모니터링되며 채권자에게 신용의 품질이 지시되는 장소에서 고급 모습을 제공하고 필요한 경우 일찍 개입 할 수 있습니다. 그들이 말하는 것이 중요 해지는 단계, 인도의 대출 소액 금융, 초기 경고로 인해 토론이 둔화 될 수 있습니다.
채권자는 모델을 개선하기 위해 노력하고 있지만 큰 언어 모델도 있습니다. 예를 들어, 공장 사진을 통해 채권자는 매월 생성 된 이직을 평가할 수 있습니다. 또는 강우에 대한 위성 데이터를 통해 특정 문화가 특정 연도에 약한 수율로 고통받는지를 보여주고 그에 따라 농업 대출을 늘리거나 줄일 수 있습니다. 이러한 모델 중 다수는 여전히 처음에 있지만, 채권자가 전통적인 데이터 소스를 가진 채권자가 마스터하면 인도의 대출을위한 다음 국경이 될 수 있습니다.
(이 이야기는 2025 년 5 월 14 일 Forbes India에 나타납니다. 아카이브를 방문하려면 여기를 클릭하십시오.)
