Skor kredit
sedang mengalami transisi sebagai hasil dari analisis teknologi dan data
perbaikan. Meskipun model penilaian kredit tradisional bermanfaat, namun ternyata ada manfaatnya
kelemahan yang sedang diatasi melalui pendekatan baru. Teknologi baru
mengubah cara penilaian kelayakan kredit, dari berbagai sumber data menjadi
algoritma pembelajaran mesin.
Kami melihat
kemajuan terkini dalam penilaian kredit, potensi manfaatnya, dan
mengubah lanskap pinjaman.
Tradisional
Masalah Penilaian Kredit
Tradisional
model skor kredit sebagian besar mempertimbangkan riwayat pembayaran, pemanfaatan kredit,
panjang riwayat kredit, jenis kredit, dan pertanyaan kredit saat ini. Sementara ini
model-model tersebut telah terbukti menjadi alat yang layak untuk menentukan kelayakan kredit, dan mereka terbukti berhasil
mempunyai beberapa keterbatasan:
- Individu
dengan riwayat kredit yang lemah atau mereka yang tidak memiliki akses terhadap keuangan pada umumnya
institusi mungkin dikecualikan dari model pemeringkatan kredit tradisional. - Kurangnya
Konteks: Model-model ini mungkin gagal untuk mencakup keseluruhan keuangan seseorang
profil, mengabaikan aspek-aspek yang dapat memberikan gambaran yang lebih komprehensif
kelayakan kredit. - Lambat
Adaptasi: Model tradisional mungkin mengalami kesulitan beradaptasi dengan cepat terhadap perubahan
praktik keuangan atau kondisi pembiayaan yang tidak lazim.
Grafik
Pentingnya Data Alternatif
Inklusi
sumber data lain adalah salah satu perubahan paling signifikan dalam peringkat kredit.
Data keuangan non-tradisional terdiri dari informasi tentang seseorang
aktivitas keuangan yang melampaui apa yang dipertimbangkan oleh model pada umumnya. Alternatif
datanya mungkin termasuk:
- Utilitas dan
pembayaran sewa: Pembayaran utilitas dan sewa yang berkelanjutan dapat mencerminkan finansial
tanggung jawab dan sekarang diperhitungkan saat menghitung nilai kredit. - Digital
Jejak Kaki: Kelayakan kredit ditentukan dengan menganalisis perilaku online
seperti aktivitas media sosial dan pola pembelian online. - Pendidikan dan
Pengalaman Kerja: Beberapa model menganggap pendidikan dan pengalaman kerja sebagai
prediktor stabilitas dan potensi penghasilan di masa depan.
Prediktif
Analisis dan Pembelajaran Mesin
Mesin
algoritma pembelajaran mengubah penilaian kredit dengan menganalisis secara besar-besaran
volume data untuk mengungkap pola dan hubungan yang mungkin dimiliki model tradisional
merindukan. Algoritme ini terus belajar dan beradaptasi, meningkatkan kemampuannya
akurasi dari waktu ke waktu.
Mereka bisa
ke:
- Mengidentifikasi
Keterkaitan yang kompleks: Pembelajaran mesin dapat mengungkap keterkaitan yang kompleks di antara keduanya
variabel yang mempengaruhi kelayakan kredit. - Personalize
Penilaian: Algoritma dapat menghasilkan profil kredit yang dipersonalisasi berdasarkan
kebiasaan dan keadaan keuangan individu. - Mesin
algoritma pembelajaran dapat meramalkan perilaku kredit di masa depan dan menilai risiko lebih lanjut
secara efektif dengan mempelajari data sebelumnya.
identitas
Verifikasi dan Blockchain
Melalui
peningkatan verifikasi identitas dan perlindungan data, teknologi blockchain
juga membuat terobosan dalam penilaian kredit. Blockchain:
- Memastikan Data
Integritas: Setelah data dicatat di blockchain, data tersebut tidak dapat diubah,
menciptakan catatan sejarah keuangan seseorang yang anti rusak. - Individu
memiliki kendali atas data pribadi mereka, yang memungkinkan mereka hanya berbagi yang relevan
informasi dengan pemberi pinjaman. - Mengurangi Penipuan:
Transparansi dan langkah-langkah keamanan blockchain dapat membantu pengurangan ini
penipuan identitas dan perlindungan informasi sensitif.
Perbankan Terbuka
dan Data Buatan Pengguna
Individu dapat
berbagi data keuangan mereka dengan pihak ketiga yang berwenang berkat keterbukaan
pergerakan perbankan. Hal ini memungkinkan pemberi pinjaman untuk mengakses data keuangan real-time,
memberi mereka gambaran keuangan individu yang lebih terkini
status. Ini juga memberdayakan pelanggan dengan memberi mereka kendali lebih besar atas produk mereka
data keuangan.
Pertimbangan
dan Manfaat
- Akses Kredit
bagi masyarakat yang kurang terlayani: Data alternatif dan metode penilaian kreatif dapat terbuka
kredit kepada mereka yang sebelumnya ditolak karena kurangnya riwayat kredit. - Lebih tepat
Evaluasi: Metodologi baru memberikan pandangan yang lebih rinci tentang seseorang
kelayakan kredit, sehingga berpotensi menurunkan kejadian kelebihan atau kekurangan pinjaman. - Keadilan &
Mitigasi Bias: Dengan mengandalkan data alternatif yang menyajikan lebih banyak
gambaran perilaku keuangan yang terdiversifikasi, beberapa model mencoba memoderasi bias
agar model standar dapat dilestarikan. - Kekhawatiran tentang
privasi dan keamanan data muncul dari penggabungan data alternatif. Dia
Sangat penting untuk menemukan keseimbangan antara ketersediaan informasi dan
perlindungan data sensitif masyarakat. - Pertimbangan
untuk Otoritas pengatur: Seiring dengan berkembangnya model penilaian kredit, diperlukan peraturan
pihak berwenang harus beradaptasi untuk menjamin bahwa teknik baru mematuhi konsumen
aturan perlindungan.
Tren Generasi di
Hutang Kartu Kredit: Gen Z Meningkat, Gen X Memimpin
Data terbaru dari
Karma Kredit mengungkapkan pergeseran pola utang kartu kredit
generasi. Selama Q2 2023, Gen Z (lahir 1997-2012) melihat kredit rata-rata mereka
saldo kartu meningkat menjadi $3,328, melonjak 4.23% dari kuartal sebelumnya
berdiri di $3,193. Peningkatan ini dapat disebabkan oleh peningkatan belanja
elektronik, komputer, dan layanan streaming selama pandemi. Dr.
Balbinder Singh Gill, asisten profesor keuangan di School of
Bisnis di Stevens Institute of Technology, menyarankan hal ini.
Total saldo kartu kredit
untuk orang Amerika memukul
rekor $1 triliun pada tahun 2023, dengan peningkatan sebesar $45 miliar di Q2 saja,
menandai kenaikan lebih dari 4% dari kuartal sebelumnya. Lonjakan ini berkontribusi
secara signifikan terhadap total utang rumah tangga, mencapai $17.6 triliun pada Q2 tahun 2023.
Generasi Baby Boomer (lahir 1946-1964) mempunyai utang kartu kredit tertinggi kedua,
rata-rata sekitar $8,192, sesuai Credit Karma.
Gen X (lahir 1965-1980) mengusung
saldo kartu kredit rata-rata tertinggi, mencatat $9,589 antara bulan April dan
Juni, meningkat 1.89% dari triwulan sebelumnya. Generasi tua menyukai Baby
Generasi Baby Boomer dan Silent Generation menghabiskan lebih banyak uang untuk kegiatan rekreasi
Gen X berada di puncak karier mereka, yang menghasilkan peningkatan pendapatan dan
selera untuk pembelian besar, termasuk rumah dan mobil.
Milenial (lahir 1981-1996)
menyaksikan peningkatan utang kartu kredit tertinggi kedua di Q2 sebesar 2.55%,
memiliki utang rata-rata sebesar $6,959. Kebiasaan belanja mereka sering kali berkisar pada hal-hal tertentu
hobi, pakaian, elektronik, dan bersosialisasi.
Kesimpulan
Mengembang
lanskap penilaian kredit ditandai dengan teknologi yang mengubah permainan
mempunyai potensi untuk mengubah pinjaman dan inklusi keuangan. Data alternatif,
pembelajaran mesin, blockchain, perbankan terbuka, dan data yang disumbangkan oleh konsumen
sedang menempa masa depan di mana penilaian kredit lebih akurat, disesuaikan,
dan adil.
Namun, seperti
sektor ini mencakup kemajuan baru, pertimbangan etis, privasi data, dan
penyelarasan peraturan akan menjadi semakin penting dalam memastikan hal ini
Kemajuan ini menguntungkan pemberi pinjaman dan peminjam. Seperti jasa keuangan
industri menerima perbaikan ini, hal ini akan menciptakan lingkungan yang lebih inklusif dan
ekosistem kredit yang dinamis.
Skor kredit
sedang mengalami transisi sebagai hasil dari analisis teknologi dan data
perbaikan. Meskipun model penilaian kredit tradisional bermanfaat, namun ternyata ada manfaatnya
kelemahan yang sedang diatasi melalui pendekatan baru. Teknologi baru
mengubah cara penilaian kelayakan kredit, dari berbagai sumber data menjadi
algoritma pembelajaran mesin.
Kami melihat
kemajuan terkini dalam penilaian kredit, potensi manfaatnya, dan
mengubah lanskap pinjaman.
Tradisional
Masalah Penilaian Kredit
Tradisional
model skor kredit sebagian besar mempertimbangkan riwayat pembayaran, pemanfaatan kredit,
panjang riwayat kredit, jenis kredit, dan pertanyaan kredit saat ini. Sementara ini
model-model tersebut telah terbukti menjadi alat yang layak untuk menentukan kelayakan kredit, dan mereka terbukti berhasil
mempunyai beberapa keterbatasan:
- Individu
dengan riwayat kredit yang lemah atau mereka yang tidak memiliki akses terhadap keuangan pada umumnya
institusi mungkin dikecualikan dari model pemeringkatan kredit tradisional. - Kurangnya
Konteks: Model-model ini mungkin gagal untuk mencakup keseluruhan keuangan seseorang
profil, mengabaikan aspek-aspek yang dapat memberikan gambaran yang lebih komprehensif
kelayakan kredit. - Lambat
Adaptasi: Model tradisional mungkin mengalami kesulitan beradaptasi dengan cepat terhadap perubahan
praktik keuangan atau kondisi pembiayaan yang tidak lazim.
Grafik
Pentingnya Data Alternatif
Inklusi
sumber data lain adalah salah satu perubahan paling signifikan dalam peringkat kredit.
Data keuangan non-tradisional terdiri dari informasi tentang seseorang
aktivitas keuangan yang melampaui apa yang dipertimbangkan oleh model pada umumnya. Alternatif
datanya mungkin termasuk:
- Utilitas dan
pembayaran sewa: Pembayaran utilitas dan sewa yang berkelanjutan dapat mencerminkan finansial
tanggung jawab dan sekarang diperhitungkan saat menghitung nilai kredit. - Digital
Jejak Kaki: Kelayakan kredit ditentukan dengan menganalisis perilaku online
seperti aktivitas media sosial dan pola pembelian online. - Pendidikan dan
Pengalaman Kerja: Beberapa model menganggap pendidikan dan pengalaman kerja sebagai
prediktor stabilitas dan potensi penghasilan di masa depan.
Prediktif
Analisis dan Pembelajaran Mesin
Mesin
algoritma pembelajaran mengubah penilaian kredit dengan menganalisis secara besar-besaran
volume data untuk mengungkap pola dan hubungan yang mungkin dimiliki model tradisional
merindukan. Algoritme ini terus belajar dan beradaptasi, meningkatkan kemampuannya
akurasi dari waktu ke waktu.
Mereka bisa
ke:
- Mengidentifikasi
Keterkaitan yang kompleks: Pembelajaran mesin dapat mengungkap keterkaitan yang kompleks di antara keduanya
variabel yang mempengaruhi kelayakan kredit. - Personalize
Penilaian: Algoritma dapat menghasilkan profil kredit yang dipersonalisasi berdasarkan
kebiasaan dan keadaan keuangan individu. - Mesin
algoritma pembelajaran dapat meramalkan perilaku kredit di masa depan dan menilai risiko lebih lanjut
secara efektif dengan mempelajari data sebelumnya.
identitas
Verifikasi dan Blockchain
Melalui
peningkatan verifikasi identitas dan perlindungan data, teknologi blockchain
juga membuat terobosan dalam penilaian kredit. Blockchain:
- Memastikan Data
Integritas: Setelah data dicatat di blockchain, data tersebut tidak dapat diubah,
menciptakan catatan sejarah keuangan seseorang yang anti rusak. - Individu
memiliki kendali atas data pribadi mereka, yang memungkinkan mereka hanya berbagi yang relevan
informasi dengan pemberi pinjaman. - Mengurangi Penipuan:
Transparansi dan langkah-langkah keamanan blockchain dapat membantu pengurangan ini
penipuan identitas dan perlindungan informasi sensitif.
Perbankan Terbuka
dan Data Buatan Pengguna
Individu dapat
berbagi data keuangan mereka dengan pihak ketiga yang berwenang berkat keterbukaan
pergerakan perbankan. Hal ini memungkinkan pemberi pinjaman untuk mengakses data keuangan real-time,
memberi mereka gambaran keuangan individu yang lebih terkini
status. Ini juga memberdayakan pelanggan dengan memberi mereka kendali lebih besar atas produk mereka
data keuangan.
Pertimbangan
dan Manfaat
- Akses Kredit
bagi masyarakat yang kurang terlayani: Data alternatif dan metode penilaian kreatif dapat terbuka
kredit kepada mereka yang sebelumnya ditolak karena kurangnya riwayat kredit. - Lebih tepat
Evaluasi: Metodologi baru memberikan pandangan yang lebih rinci tentang seseorang
kelayakan kredit, sehingga berpotensi menurunkan kejadian kelebihan atau kekurangan pinjaman. - Keadilan &
Mitigasi Bias: Dengan mengandalkan data alternatif yang menyajikan lebih banyak
gambaran perilaku keuangan yang terdiversifikasi, beberapa model mencoba memoderasi bias
agar model standar dapat dilestarikan. - Kekhawatiran tentang
privasi dan keamanan data muncul dari penggabungan data alternatif. Dia
Sangat penting untuk menemukan keseimbangan antara ketersediaan informasi dan
perlindungan data sensitif masyarakat. - Pertimbangan
untuk Otoritas pengatur: Seiring dengan berkembangnya model penilaian kredit, diperlukan peraturan
pihak berwenang harus beradaptasi untuk menjamin bahwa teknik baru mematuhi konsumen
aturan perlindungan.
Tren Generasi di
Hutang Kartu Kredit: Gen Z Meningkat, Gen X Memimpin
Data terbaru dari
Karma Kredit mengungkapkan pergeseran pola utang kartu kredit
generasi. Selama Q2 2023, Gen Z (lahir 1997-2012) melihat kredit rata-rata mereka
saldo kartu meningkat menjadi $3,328, melonjak 4.23% dari kuartal sebelumnya
berdiri di $3,193. Peningkatan ini dapat disebabkan oleh peningkatan belanja
elektronik, komputer, dan layanan streaming selama pandemi. Dr.
Balbinder Singh Gill, asisten profesor keuangan di School of
Bisnis di Stevens Institute of Technology, menyarankan hal ini.
Total saldo kartu kredit
untuk orang Amerika memukul
rekor $1 triliun pada tahun 2023, dengan peningkatan sebesar $45 miliar di Q2 saja,
menandai kenaikan lebih dari 4% dari kuartal sebelumnya. Lonjakan ini berkontribusi
secara signifikan terhadap total utang rumah tangga, mencapai $17.6 triliun pada Q2 tahun 2023.
Generasi Baby Boomer (lahir 1946-1964) mempunyai utang kartu kredit tertinggi kedua,
rata-rata sekitar $8,192, sesuai Credit Karma.
Gen X (lahir 1965-1980) mengusung
saldo kartu kredit rata-rata tertinggi, mencatat $9,589 antara bulan April dan
Juni, meningkat 1.89% dari triwulan sebelumnya. Generasi tua menyukai Baby
Generasi Baby Boomer dan Silent Generation menghabiskan lebih banyak uang untuk kegiatan rekreasi
Gen X berada di puncak karier mereka, yang menghasilkan peningkatan pendapatan dan
selera untuk pembelian besar, termasuk rumah dan mobil.
Milenial (lahir 1981-1996)
menyaksikan peningkatan utang kartu kredit tertinggi kedua di Q2 sebesar 2.55%,
memiliki utang rata-rata sebesar $6,959. Kebiasaan belanja mereka sering kali berkisar pada hal-hal tertentu
hobi, pakaian, elektronik, dan bersosialisasi.
Kesimpulan
Mengembang
lanskap penilaian kredit ditandai dengan teknologi yang mengubah permainan
mempunyai potensi untuk mengubah pinjaman dan inklusi keuangan. Data alternatif,
pembelajaran mesin, blockchain, perbankan terbuka, dan data yang disumbangkan oleh konsumen
sedang menempa masa depan di mana penilaian kredit lebih akurat, disesuaikan,
dan adil.
Namun, seperti
sektor ini mencakup kemajuan baru, pertimbangan etis, privasi data, dan
penyelarasan peraturan akan menjadi semakin penting dalam memastikan hal ini
Kemajuan ini menguntungkan pemberi pinjaman dan peminjam. Seperti jasa keuangan
industri menerima perbaikan ini, hal ini akan menciptakan lingkungan yang lebih inklusif dan
ekosistem kredit yang dinamis.
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
- PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- PlatoESG. Otomotif / EV, Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
- PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
- ChartPrime. Tingkatkan Game Trading Anda dengan ChartPrime. Akses Di Sini.
- BlockOffset. Modernisasi Kepemilikan Offset Lingkungan. Akses Di Sini.
- Sumber: https://www.financemagnates.com//trending/upgrading-credit-scoring-unveiling-the-latest-innovations/
- :adalah
- $3
- $NAIK
- 1
- 2023
- 7
- a
- Sanggup
- Tentang Kami
- mengakses
- Akun
- ketepatan
- tepat
- di seluruh
- kegiatan
- kegiatan
- menyesuaikan
- adaptasi
- dialamatkan
- kemajuan
- uang muka
- mempengaruhi
- Membantu
- algoritma
- penjajaran
- memungkinkan
- sendirian
- juga
- alternatif
- Amerika
- an
- analisis
- menganalisis
- dan
- nafsu makan
- pendekatan
- April
- ADALAH
- timbul
- sekitar
- AS
- aspek
- menilai
- dinilai
- penilaian
- Asisten
- At
- Pihak berwenang
- berwenang
- tersedianya
- rata-rata
- rata-rata
- Bayi
- Saldo
- saldo
- Perbankan
- spanduk
- berdasarkan
- BE
- menjadi
- laku
- perilaku
- makhluk
- manfaat
- Manfaat
- antara
- Luar
- prasangka
- bias
- Milyar
- blockchain
- Teknologi blockchain
- lahir
- peminjam
- kedua
- bisnis
- Pembelian
- by
- menghitung
- CAN
- tidak bisa
- menangkap
- kartu
- karir
- mobil
- perubahan
- berubah
- Perubahan
- mengubah
- ditandai
- keadaan
- Pakaian
- kompleks
- memenuhi
- luas
- terdiri dari
- komputer
- Kondisi
- Koneksi
- Mempertimbangkan
- pertimbangan
- terus-menerus
- konsumen
- Konsumen
- konteks
- berkontribusi
- kontrol
- bisa
- membuat
- membuat
- Kreatif
- kredit
- kartu kredit
- Karma Kredit
- Peringkat kredit
- kritis
- terbaru
- pelanggan
- data
- Data Analytics
- privasi data
- Privasi dan Keamanan Data
- perlindungan data
- Hutang
- ditolak
- terperinci
- ditentukan
- menentukan
- berbeda
- Kesulitan
- berjenis
- do
- dr
- kekurangannya
- selama
- dinamis
- Produktif
- Pendapatan
- ekosistem
- edukasi
- efektif
- Elektronik
- Embraces
- memberdayakan
- memastikan
- Seluruh
- etis
- evaluasi
- berkembang
- dikecualikan
- memperluas
- pengalaman
- GAGAL
- adil
- FAST
- keuangan
- keuangan
- data keuangan
- sejarah keuangan
- inklusi keuangan
- jasa keuangan
- pembiayaan
- Menemukan
- Untuk
- Ramalan
- Tempa
- penipuan
- dari
- masa depan
- Gen
- Gen Z
- menghasilkan
- generasi
- Generasi
- Pemberian
- Pergi
- menjamin
- Memiliki
- paling tinggi
- sejarah
- memegang
- memegang
- Rumah
- rumah tangga
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- HTTPS
- identitas
- Verifikasi Identitas
- pentingnya
- penting
- ditingkatkan
- perbaikan
- in
- memasukkan
- Termasuk
- penyertaan
- Inklusif
- Meningkatkan
- Pada meningkat
- meningkatkan
- makin
- sendiri-sendiri
- industri
- informasi
- inovasi
- Lembaga
- lembaga
- integritas
- ke
- IT
- jpg
- melompat
- Juni
- Karma
- Kekurangan
- pemandangan
- sebagian besar
- Terbaru
- terkemuka
- pengetahuan
- pemberi pinjaman
- pinjaman
- Panjang
- 'like'
- keterbatasan
- melihat
- Penurunan
- mesin
- Mesin belajar
- utama
- Membuat
- menandai
- besar-besaran
- Mungkin..
- ukuran
- Media
- metodologi
- metode
- mitigasi
- model
- lebih
- paling
- gerakan
- harus
- mengabaikan
- New
- Teknologi baru
- novel
- sekarang
- of
- sering
- on
- sekali
- ONE
- terus-menerus
- secara online
- hanya
- Buka
- perbankan terbuka
- or
- Lainnya
- lebih
- pandemi
- pihak
- pola
- pembayaran
- pembayaran
- Konsultan Ahli
- untuk
- orang
- pribadi
- data pribadi
- Personalized
- gambar
- puncak
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- potensi
- berpotensi
- praktek
- hadiah
- sebelumnya
- sebelumnya
- Sebelumnya
- pribadi
- Keamanan dan Privasi
- Profesor
- Profil
- profil
- perlindungan
- memberikan
- menyediakan
- pembelian
- Q2
- Perempat
- query
- penilaian
- mencapai
- real-time
- baru
- catatan
- tercatat
- rekaman
- pengurangan
- mencerminkan
- menganggap
- regulator
- relevan
- mengandalkan
- Menyewa
- tanggung jawab
- mengakibatkan
- mengungkapkan
- Mengungkapkan
- Naik
- kenaikan
- Risiko
- aturan
- s
- melihat
- Sekolah
- skor
- mencetak gol
- sektor
- keamanan
- Pengamanan
- peka
- Layanan
- Share
- PERGESERAN
- ditunjukkan
- penting
- signifikan
- Sosial
- media sosial
- bersosialisasi
- beberapa
- sumber
- Pengeluaran
- Stabilitas
- standar
- Status
- Streaming
- Layanan streaming
- Belajar
- seperti itu
- Menyarankan
- gelora
- disesuaikan
- diambil
- bukti kerusakan
- teknik
- teknologi
- Teknologi
- Teknologi
- Terima kasih
- bahwa
- Grafik
- mereka
- Mereka
- Ini
- mereka
- Ketiga
- Pihak ketiga
- ini
- itu
- Melalui
- waktu
- untuk
- alat
- Total
- tradisional
- mengubah
- transisi
- Transparansi
- Tren
- Triliun
- mencoba
- khas
- menemukan
- menjalani
- tidak terlayani
- pembukaan
- mutakhir
- kegunaan
- Verifikasi
- giat
- View
- volume
- adalah
- Apa
- ketika
- yang
- sementara
- SIAPA
- akan
- dengan
- tanpa
- disaksikan
- Kerja
- WSJ
- X
- zephyrnet.dll