Z세대는 은행을 불신합니다. 26세 미만 연령층의 많은 사람들은 현재 세계의 경제적 어려움에 대해 은행을 비난합니다. 그들의 눈에 “실패하기에는 너무 크다”는 것은 젊고 소외된 사람들을 희생시키면서 뚱뚱한 고양이들이 항상 승리한다는 것을 의미합니다.
많은 사람들은 은행이 왜 존재해야 하는지조차 모릅니다. 그들의 눈에는 블록체인 기반 P2P 플랫폼을 기반으로 한 분산 금융이 어느 단계에서는 중앙 집중식 은행의 필요성을 없애게 될 것입니다.
기존 은행에 대한 믿음의 부족은 이미 심각한 파괴적인 영향을 미치고 있습니다. Z세대 코호트는 첫 번째로 선택한 은행 계좌 제공업체를 고수할 가능성이 훨씬 적습니다. 과거에는 많은 젊은이들이 부모와 같은 은행에 가입하여 평생 동안 머물렀습니다. 그러나 그것은 극적으로 빠르게 변화하고 있습니다. 예를 들어 영국에서는 Z세대 성인의 대다수(57%)가 18세가 된 후 26년 이내에 서비스 제공업체를 바꾸었는데, 같은 단계에 있는 밀레니얼 세대는 19%, X세대는 16%, 부머 세대는 3.5%에 불과했습니다. 그들의 삶에서. Boomer부터 Gen Z까지, 이는 XNUMX배입니다.
증가하다 전환 가능성이 있습니다.
은행이 이 부문을 활성화하기 위해 신속하게 조치를 취하지 않는 한 은행의 장기적인 전망은 암울합니다.
Morgan Stanley에 따르면, Z세대는 2026~25세 대출 최적점을 장악하기 시작하는 40년에 순 신규 대출 수요의 가장 큰 동인이 됩니다.
Z세대에 대출
물론 기존 은행들은 이러한 역동성을 인식하고 이를 처리하기 위해 다양한 전략을 시도하고 있습니다. 여기에는 젊은 고객에게 더 잘 공감할 수 있는 목적 중심 철학을 강화하는 것부터 새로운 접근 방식과 기술의 영향에 대한 특권적인 접근을 얻을 수 있는 도전적인 네오 뱅크에 대한 지분을 확보하는 것까지 다양합니다.
대출이 은행 수익성의 주요 동인이라는 점을 고려하면, 이는 또한 핵심 관심 영역이기도 합니다. 문제는 젊은 사람들이 정확한 의사 결정을 내릴 수 있을 만큼 세부 정보가 부족한 신용 기록인 "얇은 파일"을 보유하는 경향이 있기 때문에 은행이 Z세대에게 대출을 제공하는 것이 상대적으로 어렵다는 것입니다. 그 이유는 매우 간단합니다. 이러한 고객은 기존의 대출 인수 모델 및 프로세스를 사용하여 은행에 의미 있는 데이터를 생성할 수 있는 충분한 재정적 선택을 24시간 내내 할 수 없었습니다.
Z세대 고객 기반을 확보하기 어렵게 만드는 것 외에도 Z세대는 부채를 지고 해당 대출을 갚지 않는 것에 대해 이전 세대보다 훨씬 더 완화된 것처럼 보이기 때문에 문제가 됩니다. 영국에서는 청년층을 대상으로 한 파산 신청이 단 10년 만에 25배 증가했으며 현재는 XNUMX세 미만도 포함됩니다. 회계 전체 파산 사건의 6.5%에 해당합니다.
메타데이터 부족 없음
그러나 Z세대가 많이 갖고 있는 것 중 하나는 메타데이터입니다. 이 세대가 이전 세대보다 더 많이 기기를 사용하며 스마트폰과 앱 메타데이터의 전례 없는 흔적을 남겼다고 주장하는 것은 놀라운 일이 아닙니다.
올바른 보안 및 개인 정보 보호 장치를 갖춘다면 이는 대출에 대해 보다 정확한 결정을 내리는 데 사용될 수 있는 모든 정보입니다. 처음에는 이 말을 들을 가능성이 희박해 보일 수도 있지만, 많은 대출 기관이 이미 이 길을 상당히 따라가고 있습니다.
2015년부터 다시 업무에 복귀합니다.
경제학자 다니엘 비요르케그렌, 대출자 3,000명의 통화 기록을 조사한 사람입니다. 그는 통화 시간과 통화 시간, 사용자가 휴대폰에 지출한 금액을 분석하여 문제의 은행이 채무 불이행을 43%까지 줄일 수 있었다는 결론을 내렸습니다.
메타데이터를 기반으로 한 행동 분석 과학은 그 이후로 상당히 발전했습니다.
2018년 작업 보고서 연방예금보험공사(Federal Deposit Insurance Corporation) 금융 연구 센터(Centre for Financial Research)에서는 장치 운영 체제 및 이메일 호스트와 같은 최소한의 메타데이터라도 신용 부도에 대한 예측 모델을 생성할 수 있다는 사실을 발견했습니다.
2021년 연구 보고서 트윗조차도 행동 채점 시스템에 사용할 수 있는 유용한 통찰력을 제공한다는 것을 보여주었습니다.
따라서 이 개념은 타당하며 오늘날 전 세계 수많은 핀테크 기업이 상환 및 위험에 대한 프록시로 스마트폰 메타데이터를 포함한 다양한 형태의 대체 데이터를 기반으로 AI 대출 모델을 구축하고 있다는 것도 알고 있습니다. 결과적으로 대출 기관은 대출 신청 과정이나 기타 상호 작용 중에 사용자의 명시적인 동의를 받아 수집된 기존 데이터 이외의 데이터를 사용하여 당사자 사기 및 채무 불이행을 줄이고 있습니다.
우리가 발견한 것은 앱 설치 패턴, IP 주소, 마우스 움직임, 타이핑 패턴, 세션 시간(몇 가지 예를 들자면)과 같은 것조차도 미래 상환 성향에 대한 중요한 통찰력을 제공한다는 것입니다.
Z세대와 소통할 수 있는 기회
메타데이터는 은행과 카드 제공업체가 Z세대와 더욱 관련성을 갖게 될 수 있는 기회이며, 역사적으로 신용 파일을 볼 수 없었던 인구 집단에 더 큰 서비스를 제공할 수 있는 능력을 향상시킵니다. 게다가 이는 체납에 대해 덜 우려하는 것처럼 보이는 그룹에서도 낮은 채무 불이행으로 달성할 수 있습니다.
대출 규모를 늘리면서 연체 비용을 줄이면 수익성이 높아집니다. 일반적으로 운영 비용이 너무 높고 상품 가격이 너무 비싼 기존 은행의 경우 이는 현재 Z세대 시장을 진공 청소기로 청소하고 있는 도전자들에 비해 더욱 경쟁력을 갖게 합니다.
그리고 이러한 접근 방식은 목표 고객을 소외시킬 가능성이 없습니다. 스마트폰 사용자인 Z세대는 이전 세대보다 데이터 공유에 대해 덜 염려합니다.
McKinsey의 설문조사 Z세대는 앱이나 사이트에서 데이터를 수집하도록 허용할 가능성이 가장 높은 것으로 나타났습니다. 대출 기관이 해당 데이터를 사용하여 Z 세대에게 더 낮은 비용으로 신용에 대한 접근권을 제공할 수 있다는 것을 보여줌으로써 수십 년 동안 지속될 수 있는 관계를 구축할 수 있습니다.
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