- 오픈 뱅킹 혁신 기업인 Plaid는 대출 기관이 잠재 대출자에 대해 소비자가 승인한 현금 흐름 데이터를 활용할 수 있도록 하는 새로운 이니셔티브를 발표했습니다.
- 새로운 법인은 이 정보를 사용하여 기성 신용 위험 통찰력을 제공하는 솔루션을 구축하는 소비자 보고 기관의 역할을 하게 됩니다.
- 2013년에 설립된 Plaid는 2014년 개발자 컨퍼런스인 FinDEVr에서 Finovate 데뷔를 했습니다.
개인의 신용도를 파악하는 데 있어서 현금 흐름 데이터가 퍼즐의 누락된 조각입니까? ㅏ 새로운 이니셔티브 오픈뱅킹 혁신가로부터 격자 무늬의 대답은“예”라고 제안합니다.
Plaid의 신용 책임자인 Mike Saunders는 월요일 Plaid 블로그에서 “대출 기관과 소비자 모두 전통적인 신용 점수가 누군가의 금융 생활에 대한 전체 내용을 말해주지 않는다는 것을 알고 있습니다.”라고 말했습니다. "저축, 소득 또는 정시 임대료 지불에 대한 정보는 누군가의 대출 상환 능력을 이해하는 데 매우 중요함에도 불구하고 종종 그림에서 제외됩니다."
Plaid가 오늘 발표한 새로운 법인은 소비자가 승인한 현금 흐름 데이터를 활용하여 기성 신용 위험 통찰력에 액세스하려는 고객을 위한 솔루션을 만들 것입니다. Saunders에 따르면 Plaid의 고객이 대출 과정 전반에 걸쳐 위험에 대해 보다 현명한 결정을 내릴 수 있도록 돕는 소비자 보고 기관 역할을 할 것입니다.
Plaid는 전통적인 신용 점수를 위한 자리는 남아 있지만 이러한 점수에서 누락된 부분이 많다고 판단한 핀테크 집단에 합류했습니다. 이는 자격을 갖춘 차용자에게 서비스를 제공할 수 있는 대출 기관의 능력을 약화시킵니다. 이는 또한 최근에 도착한 "빈약한" 전문 이민 전문가부터 신용 회복에 어려움을 겪고 있는 젊은 성인에 이르기까지 잠재 고객에게 장애물을 만듭니다. Saunders는 “현금 흐름 통찰력을 활용하면 대출 기관이 위험을 관리하면서 비즈니스를 성장시킬 수 있는 기회를 얻을 수 있습니다.”라고 썼습니다. "이는 포용성을 촉진하고, 신용 접근성을 확대하며, 더 광범위한 소비자 요구 사항을 충족합니다."
새로운 이니셔티브는 여전히 구체화되고 있습니다. 그러나 Plaid는 가용성과 유용성이라는 두 가지 구체적인 방식으로 현금 흐름 데이터에 상당한 차이를 만들 수 있다고 확신합니다. 소비자가 승인한 현금 흐름 데이터를 제공하는 것과 관련하여 Saunders는 각각 Mission Lane 및 Funnel과 같은 대출 기관 및 자산 관리 회사와 Plaid의 기존 관계를 지적했습니다. 이들 회사는 Plaid의 기술을 활용하여 잠재 대출자에 대한 깨끗한 소득 및 자산 데이터를 확보했습니다.
기업이 데이터를 의사결정 모델에 통합할 수 있는 능력인 유용성은 두 번째 구성요소입니다. 그리고 이것이 바로 대출 기관이 신용 위험 통찰력을 위해 현금 흐름 데이터를 활용할 수 있도록 하는 솔루션을 구축하는 새로운 기업이 등장하는 곳입니다. Saunders는 “대부분의 대출 기관은 이러한 상세한 거래 수준 데이터에 대한 통찰력을 스스로 개발할 시간, 돈 또는 기술 리소스가 없습니다.”라고 썼습니다.
회사는 Saunders가 "현금 흐름 인수의 미래"라고 부르는 것이 아직 "초기 단계"임을 인정합니다. 이를 위해 Plaid는 현재 소비자 보고 회사를 통해 제한된 릴리스의 일부로 새로운 현금 흐름 통찰력을 제공하고 있습니다.
Plaid의 새로운 법인에 대한 소식은 회사가 유럽 결제 회사인 Adyen과 협력하고 있다고 보고한 지 불과 며칠 만에 나왔습니다. 이번 파트너십을 통해 Adyen은 다음을 수행할 수 있습니다. 은행별 지불 서비스를 소개합니다. 북미에서는 내년 초. 지난달 Plaid는 암호화폐 인프라 플랫폼과의 파트너십을 발표했습니다. 제로 해시 사기 및 위험 정보 전문가 위험. Plaid는 또한 지난달 첫 번째 최고재무책임자(CFO)를 임명했습니다. 전직 Expedia CFO 겸 최고 전략 책임자(CFO) 에릭 하트.
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- 출처: https://finovate.com/plaid-launches-consumer-reporting-agency-to-leverage-cash-flow-data-for-credit-risk-insights/
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