Scor de credit
trece printr-o tranziție ca urmare a analizei tehnologice și a datelor
îmbunătățiri. În timp ce modelele tradiționale de notare a creditelor sunt utile, au
dezavantaje care sunt abordate prin abordări noi. Noi tehnologii
modifică modul în care este evaluată bonitatea, de la diferite surse de date la
algoritmi de învățare automată.
Ne uităm la
cele mai recente progrese în punctarea creditului, beneficiile lor potențiale și
schimbarea peisajului creditării.
Tradiţional
Probleme cu scorul de credit
Tradiţional
modele de scor de credit luați în considerare în mare măsură istoricul plăților, utilizarea creditului,
durata istoricului de credit, tipurile de credit și interogările curente de credit. În timp ce acestea
modelele s-au dovedit a fi instrumente viabile pentru determinarea bonității, ele o fac
au unele limitări:
- Persoane Fizice
cu istoric de credit slab sau cei fără acces la financiar tipic
instituțiile pot fi excluse din modelele tradiționale de rating de credit. - Lipsa de
Context: Aceste modele pot să nu reușească să surprindă întregul financiar al unui individ
profil, neglijând aspectele care ar putea oferi o imagine mai cuprinzătoare a
bonitatea. - Încetini
Adaptare: modelele tradiționale pot avea dificultăți de adaptare rapidă la schimbarea
practici financiare sau condiţii de finanţare neortodoxe.
Importanța datelor alternative
Includerea
a altor surse de date este una dintre cele mai semnificative modificări ale ratingului de credit.
Datele financiare netradiționale cuprind informații despre cele ale unei persoane
activitate financiară care depășește ceea ce consideră modelele tipice. Alternativă
datele pot include:
- Utilitate și
plățile chiriei: plățile în curs de desfășurare a utilităților și a chiriei pot reflecta situația financiară
responsabilitate și sunt acum luate în considerare la calcularea scorurilor de credit. - Digital
Amprente: Bonitatea este determinată prin analiza comportamentului online
cum ar fi activitatea pe rețelele sociale și modelele de cumpărare online. - Educație și
Experiență de muncă: Unele modele consideră experiența educațională și de muncă ca
predictori ai stabilității și potențialului de câștig viitor.
predictiv
Analytics și învățare automată
Mașină
algoritmii de învățare transformă scorul de credit prin analizarea masivă
volume de date pentru a descoperi modele și conexiuni pe care le pot face modelele tradiționale
domnisoara. Acești algoritmi învață și se adaptează constant, crescându-le
precizie în timp.
Ei sunt capabili
la:
- Identifica
Legături complexe: învățarea automată poate dezvălui legături complexe între
variabile care afectează bonitatea. - Personalizați
Scor: algoritmii pot genera profiluri de credit personalizate pe baza unui
obiceiurile și circumstanțele financiare ale individului. - Mașină
algoritmii de învățare pot prognoza comportamentele viitoare de creditare și pot evalua mai mult riscul
eficient prin studierea datelor anterioare.
Identitate
Verificare și Blockchain
Prin
verificarea identității și protecția datelor îmbunătățite, tehnologia blockchain este
făcând, de asemenea, incursiuni în scoring credit. Blockchain:
- Asigură datele
Integritate: odată ce datele sunt înregistrate pe blockchain, acestea nu pot fi modificate,
crearea unei înregistrări inviolabile a istoriei financiare a unei persoane. - Persoane Fizice
au control asupra datelor lor personale, ceea ce le permite să partajeze numai cele relevante
informații cu creditorii. - Reduce frauda:
Măsurile de transparență și securitate ale blockchain-ului pot ajuta la reducerea
fraudei de identitate și protecția informațiilor sensibile.
Open Banking
și date generate de utilizator
Persoanele fizice pot
împărtășește datele lor financiare cu terțe părți autorizate datorită deschiderii
mișcarea bancară. Acest lucru permite creditorilor să acceseze date financiare în timp real,
oferindu-le o imagine mai actualizată a situației financiare a unei persoane
stare. De asemenea, dă putere clienților, oferindu-le mai mult control asupra lor
date financiare.
Considerații
și beneficii
- Acces la credit
pentru cei deserviți: se pot deschide date alternative și metode creative de notare
credit celor cărora li s-a refuzat anterior din cauza lipsei istoricului de credit. - Mai exact
Evaluări: Noile metodologii oferă o imagine mai detaliată a unei persoane
bonitatea, scăderea potențială a cazurilor de supra sau subîmprumut. - corectitudine &
Atenuarea părtinirii: bazându-se pe date alternative care prezintă o mai mare
imagine diversificată a comportamentului financiar, unele modele încearcă să modereze părtinirile
pe care modelele standard le pot perpetua. - Preocupari legate de
confidențialitatea și securitatea datelor decurg din încorporarea datelor alternative. Aceasta
este esențial pentru a găsi un echilibru între disponibilitatea informațiilor și
protecția datelor sensibile ale persoanelor. - Considerații
pentru autoritățile de reglementare: pe măsură ce modelele de evaluare a creditului evoluează, de reglementare
autoritățile trebuie să se adapteze pentru a garanta că noile tehnici sunt conforme cu consumatorul
reguli de protectie.
Tendințe generaționale în
Datorii cu cardul de credit: generația Z în creștere, generația X lider
Date recente din
Credit Karma dezvăluie modele de schimbare în datoria cardului de credit
generatii. În T2 2023, generația Z (născută în 1997-2012) și-a văzut creditul mediu
soldul cardului crește la 3,328 USD, o creștere de 4.23% față de trimestrul anterior, când acesta
a fost de 3,193 USD. Această creștere ar putea fi atribuită creșterii cheltuielilor pentru
electronice, computere și servicii de streaming în timpul pandemiei. Dr.
Balbinder Singh Gill, profesor asistent de finanțe la Școala din
Afacerile de la Stevens Institute of Technology sugerează acest lucru.
Soldurile totale ale cardului de credit
pentru americani lovit
un record de 1 trilion de dolari în 2023, cu o creștere de 45 de miliarde de dolari numai în T2,
marcând o creștere de peste 4% față de trimestrul anterior. Această creștere a contribuit
semnificativ la datoria totală a gospodăriilor, ajungând la 17.6 trilioane USD în T2 2023.
Baby Boomers (născuți în 1946-1964) dețin a doua cea mai mare datorie cu cardul de credit,
în medie de aproximativ 8,192 USD, conform Credit Karma.
Gen X (născut în 1965-1980) poartă
cel mai mare sold mediu al cardului de credit, înregistrând 9,589 USD între aprilie și
iunie, o creștere de 1.89% față de trimestrul precedent. Generațiile mai în vârstă ca Baby
Boomers și Silent Generation cheltuiesc mai mult pe activități de agrement, cu
Generația X la apogeul carierei lor, ceea ce duce la creșterea câștigurilor și la un
apetit pentru achiziții majore, inclusiv case și mașini.
Millennials (născut în 1981-1996)
a fost martorul a doua cea mai mare creștere a datoriei cardurilor de credit în T2, cu 2.55%,
deținând o datorie medie de 6,959 USD. Obiceiurile lor de cheltuieli se învârt adesea în jurul lor
hobby-uri, îmbrăcăminte, electronice și socializare.
Concluzie
Extinderea
peisajul punctajului de credit este caracterizat de tehnologii care schimbă jocul care
au potențialul de a schimba creditarea și incluziunea financiară. date alternative,
machine learning, blockchain, open banking și date oferite de consumatori
își construiesc un viitor în care evaluările de credit sunt mai precise, adaptate,
si corect.
Cu toate acestea, ca
sectorul îmbrățișează noi progrese, considerente etice, confidențialitatea datelor și
alinierea reglementărilor va deveni din ce în ce mai importantă pentru a se asigura că acestea
progresele avantajează atât creditorii, cât și debitorii. Ca și serviciile financiare
industria îmbrățișează aceste îmbunătățiri, va crea o mai incluzivă și
ecosistem de credit dinamic.
Scor de credit
trece printr-o tranziție ca urmare a analizei tehnologice și a datelor
îmbunătățiri. În timp ce modelele tradiționale de notare a creditelor sunt utile, au
dezavantaje care sunt abordate prin abordări noi. Noi tehnologii
modifică modul în care este evaluată bonitatea, de la diferite surse de date la
algoritmi de învățare automată.
Ne uităm la
cele mai recente progrese în punctarea creditului, beneficiile lor potențiale și
schimbarea peisajului creditării.
Tradiţional
Probleme cu scorul de credit
Tradiţional
modele de scor de credit luați în considerare în mare măsură istoricul plăților, utilizarea creditului,
durata istoricului de credit, tipurile de credit și interogările curente de credit. În timp ce acestea
modelele s-au dovedit a fi instrumente viabile pentru determinarea bonității, ele o fac
au unele limitări:
- Persoane Fizice
cu istoric de credit slab sau cei fără acces la financiar tipic
instituțiile pot fi excluse din modelele tradiționale de rating de credit. - Lipsa de
Context: Aceste modele pot să nu reușească să surprindă întregul financiar al unui individ
profil, neglijând aspectele care ar putea oferi o imagine mai cuprinzătoare a
bonitatea. - Încetini
Adaptare: modelele tradiționale pot avea dificultăți de adaptare rapidă la schimbarea
practici financiare sau condiţii de finanţare neortodoxe.
Importanța datelor alternative
Includerea
a altor surse de date este una dintre cele mai semnificative modificări ale ratingului de credit.
Datele financiare netradiționale cuprind informații despre cele ale unei persoane
activitate financiară care depășește ceea ce consideră modelele tipice. Alternativă
datele pot include:
- Utilitate și
plățile chiriei: plățile în curs de desfășurare a utilităților și a chiriei pot reflecta situația financiară
responsabilitate și sunt acum luate în considerare la calcularea scorurilor de credit. - Digital
Amprente: Bonitatea este determinată prin analiza comportamentului online
cum ar fi activitatea pe rețelele sociale și modelele de cumpărare online. - Educație și
Experiență de muncă: Unele modele consideră experiența educațională și de muncă ca
predictori ai stabilității și potențialului de câștig viitor.
predictiv
Analytics și învățare automată
Mașină
algoritmii de învățare transformă scorul de credit prin analizarea masivă
volume de date pentru a descoperi modele și conexiuni pe care le pot face modelele tradiționale
domnisoara. Acești algoritmi învață și se adaptează constant, crescându-le
precizie în timp.
Ei sunt capabili
la:
- Identifica
Legături complexe: învățarea automată poate dezvălui legături complexe între
variabile care afectează bonitatea. - Personalizați
Scor: algoritmii pot genera profiluri de credit personalizate pe baza unui
obiceiurile și circumstanțele financiare ale individului. - Mașină
algoritmii de învățare pot prognoza comportamentele viitoare de creditare și pot evalua mai mult riscul
eficient prin studierea datelor anterioare.
Identitate
Verificare și Blockchain
Prin
verificarea identității și protecția datelor îmbunătățite, tehnologia blockchain este
făcând, de asemenea, incursiuni în scoring credit. Blockchain:
- Asigură datele
Integritate: odată ce datele sunt înregistrate pe blockchain, acestea nu pot fi modificate,
crearea unei înregistrări inviolabile a istoriei financiare a unei persoane. - Persoane Fizice
au control asupra datelor lor personale, ceea ce le permite să partajeze numai cele relevante
informații cu creditorii. - Reduce frauda:
Măsurile de transparență și securitate ale blockchain-ului pot ajuta la reducerea
fraudei de identitate și protecția informațiilor sensibile.
Open Banking
și date generate de utilizator
Persoanele fizice pot
împărtășește datele lor financiare cu terțe părți autorizate datorită deschiderii
mișcarea bancară. Acest lucru permite creditorilor să acceseze date financiare în timp real,
oferindu-le o imagine mai actualizată a situației financiare a unei persoane
stare. De asemenea, dă putere clienților, oferindu-le mai mult control asupra lor
date financiare.
Considerații
și beneficii
- Acces la credit
pentru cei deserviți: se pot deschide date alternative și metode creative de notare
credit celor cărora li s-a refuzat anterior din cauza lipsei istoricului de credit. - Mai exact
Evaluări: Noile metodologii oferă o imagine mai detaliată a unei persoane
bonitatea, scăderea potențială a cazurilor de supra sau subîmprumut. - corectitudine &
Atenuarea părtinirii: bazându-se pe date alternative care prezintă o mai mare
imagine diversificată a comportamentului financiar, unele modele încearcă să modereze părtinirile
pe care modelele standard le pot perpetua. - Preocupari legate de
confidențialitatea și securitatea datelor decurg din încorporarea datelor alternative. Aceasta
este esențial pentru a găsi un echilibru între disponibilitatea informațiilor și
protecția datelor sensibile ale persoanelor. - Considerații
pentru autoritățile de reglementare: pe măsură ce modelele de evaluare a creditului evoluează, de reglementare
autoritățile trebuie să se adapteze pentru a garanta că noile tehnici sunt conforme cu consumatorul
reguli de protectie.
Tendințe generaționale în
Datorii cu cardul de credit: generația Z în creștere, generația X lider
Date recente din
Credit Karma dezvăluie modele de schimbare în datoria cardului de credit
generatii. În T2 2023, generația Z (născută în 1997-2012) și-a văzut creditul mediu
soldul cardului crește la 3,328 USD, o creștere de 4.23% față de trimestrul anterior, când acesta
a fost de 3,193 USD. Această creștere ar putea fi atribuită creșterii cheltuielilor pentru
electronice, computere și servicii de streaming în timpul pandemiei. Dr.
Balbinder Singh Gill, profesor asistent de finanțe la Școala din
Afacerile de la Stevens Institute of Technology sugerează acest lucru.
Soldurile totale ale cardului de credit
pentru americani lovit
un record de 1 trilion de dolari în 2023, cu o creștere de 45 de miliarde de dolari numai în T2,
marcând o creștere de peste 4% față de trimestrul anterior. Această creștere a contribuit
semnificativ la datoria totală a gospodăriilor, ajungând la 17.6 trilioane USD în T2 2023.
Baby Boomers (născuți în 1946-1964) dețin a doua cea mai mare datorie cu cardul de credit,
în medie de aproximativ 8,192 USD, conform Credit Karma.
Gen X (născut în 1965-1980) poartă
cel mai mare sold mediu al cardului de credit, înregistrând 9,589 USD între aprilie și
iunie, o creștere de 1.89% față de trimestrul precedent. Generațiile mai în vârstă ca Baby
Boomers și Silent Generation cheltuiesc mai mult pe activități de agrement, cu
Generația X la apogeul carierei lor, ceea ce duce la creșterea câștigurilor și la un
apetit pentru achiziții majore, inclusiv case și mașini.
Millennials (născut în 1981-1996)
a fost martorul a doua cea mai mare creștere a datoriei cardurilor de credit în T2, cu 2.55%,
deținând o datorie medie de 6,959 USD. Obiceiurile lor de cheltuieli se învârt adesea în jurul lor
hobby-uri, îmbrăcăminte, electronice și socializare.
Concluzie
Extinderea
peisajul punctajului de credit este caracterizat de tehnologii care schimbă jocul care
au potențialul de a schimba creditarea și incluziunea financiară. date alternative,
machine learning, blockchain, open banking și date oferite de consumatori
își construiesc un viitor în care evaluările de credit sunt mai precise, adaptate,
si corect.
Cu toate acestea, ca
sectorul îmbrățișează noi progrese, considerente etice, confidențialitatea datelor și
alinierea reglementărilor va deveni din ce în ce mai importantă pentru a se asigura că acestea
progresele avantajează atât creditorii, cât și debitorii. Ca și serviciile financiare
industria îmbrățișează aceste îmbunătățiri, va crea o mai incluzivă și
ecosistem de credit dinamic.
- Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
- PlatoESG. Automobile/VE-uri, carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
- PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
- ChartPrime. Crește-ți jocul de tranzacționare cu ChartPrime. Accesați Aici.
- BlockOffsets. Modernizarea proprietății de compensare a mediului. Accesați Aici.
- Sursa: https://www.financemagnates.com//trending/upgrading-credit-scoring-unveiling-the-latest-innovations/
- :este
- $3
- $UP
- 1
- 2023
- 7
- a
- Capabil
- Despre Noi
- acces
- Cont
- precizie
- precis
- peste
- activităţi de
- activitate
- adapta
- adaptare
- adresat
- progresele
- avans
- afecta
- Ajutorul
- algoritmi
- aliniere
- permite
- singur
- de asemenea
- alternativă
- Americanii
- an
- Google Analytics
- analiza
- și
- apetit
- abordari
- Aprilie
- SUNT
- apărea
- în jurul
- AS
- aspecte
- evalua
- evaluat
- evaluări
- Asistent
- At
- Autoritățile
- autorizat
- disponibilitate
- in medie
- medie
- Bebelus
- Sold
- soldurile
- Bancar
- steag
- bazat
- BE
- deveni
- comportament
- comportamente
- fiind
- beneficia
- Beneficiile
- între
- Dincolo de
- părtinire
- distorsiunilor
- Miliard
- blockchain
- Tehnologia blocurilor
- născut
- debitorii
- atât
- afaceri
- Cumpărare
- by
- calcularea
- CAN
- nu poti
- captura
- card
- cariere
- masini
- Schimbare
- si-a schimbat hainele;
- Modificări
- schimbarea
- caracterizat
- împrejurări
- Îmbrăcăminte
- complex
- se conforma
- cuprinzător
- cuprinde
- Calculatoare
- Condiții
- Conexiuni
- Lua în considerare
- Considerații
- mereu
- consumator
- Consumatorii
- context
- Contribuit
- Control
- ar putea
- crea
- Crearea
- Creator
- credit
- card de credit
- Credit Karma
- ratingul de credit
- critic
- Curent
- clienţii care
- de date
- Analiza datelor
- confidențialitatea datelor
- Confidențialitatea și securitatea datelor
- protejarea datelor
- Datorie
- negat
- detaliat
- determinat
- determinarea
- diferit
- Dificultate
- diversificat
- do
- dr
- dezavantaje
- în timpul
- dinamic
- Câștigul salarial
- Câștig
- ecosistem
- de învăţământ
- în mod eficient
- Componente electronice
- Îmbrățișează
- imputerniceste
- asigurare
- Întreg
- etic
- evaluări
- evolua
- exclus
- extinderea
- experienţă
- FAIL
- echitabil
- FAST
- finanţa
- financiar
- date financiare
- istoric financiar
- incluziunea financiară
- Servicii financiare
- finanțare
- Găsi
- Pentru
- Prognoză
- Forjare
- fraudă
- din
- viitor
- Gen
- Gen Z
- genera
- generaţie
- generații
- Oferirea
- Merge
- garanta
- Avea
- cea mai mare
- istorie
- deţine
- deținere
- Case
- gospodărie
- Cum
- HTTPS
- Identitate
- Verificarea identității
- importanță
- important
- îmbunătățit
- îmbunătățiri
- in
- include
- Inclusiv
- includere
- Inclusiv
- Crește
- a crescut
- crescând
- tot mai mult
- individ
- industrie
- informații
- inovații
- Institut
- instituții
- integritate
- în
- IT
- jpg
- a sari
- iunie
- Karma
- lipsă
- peisaj
- în mare măsură
- Ultimele
- conducere
- învăţare
- creditorii
- împrumut
- Lungime
- ca
- limitări
- Uite
- coborârea
- maşină
- masina de învățare
- major
- Efectuarea
- marcare
- masiv
- Mai..
- măsuri
- Mass-media
- metodologii
- Metode
- atenuare
- Modele
- mai mult
- cele mai multe
- mişcare
- trebuie sa
- neglijând
- Nou
- Noi tehnologii
- roman
- acum
- of
- de multe ori
- on
- dată
- ONE
- în curs de desfășurare
- on-line
- afară
- deschide
- bancare deschise
- or
- Altele
- peste
- pandemie
- petreceri
- modele
- plată
- plăți
- oameni
- pentru
- persoană
- personal
- date personale
- Personalizat
- imagine
- vârf
- Plato
- Informații despre date Platon
- PlatoData
- potenţial
- potenţial
- practicile
- cadouri
- precedent
- în prealabil
- anterior
- intimitate
- Confidențialitate și securitate
- Profesor
- Profil
- Profiluri
- protecţie
- furniza
- furnizarea
- achiziții
- Q2
- Trimestru
- interogări
- evaluare
- ajungând
- în timp real
- recent
- record
- inregistrata
- înregistrare
- reducere
- reflecta
- considera
- autoritățile de reglementare
- bazându-se
- Închiria
- responsabilitate
- rezultat
- dezvălui
- dezvaluie
- Ridica
- în creștere
- Risc
- norme
- s
- văzut
- Şcoală
- scor
- notare
- sector
- securitate
- Măsuri de securitate
- sensibil
- Servicii
- Distribuie
- SCHIMBARE
- indicat
- semnificativ
- semnificativ
- Social
- social media
- socializare
- unele
- Surse
- Cheltuire
- Stabilitate
- standard
- Stare
- de streaming
- Servicii de streaming
- Studiu
- astfel de
- sugerează
- apare
- adaptate
- luate
- rezistent la manipulare
- tehnici de
- tehnologic
- Tehnologii
- Tehnologia
- mulțumesc
- acea
- lor
- Lor
- Acestea
- ei
- Al treilea
- terțe părți
- acest
- aceste
- Prin
- timp
- la
- Unelte
- Total
- tradiţional
- transformare
- tranziţie
- Transparență
- Tendinţe
- Trilion
- încerca
- tipic
- descoperi
- suferind
- nedeservite
- dezvelire
- up-to-data
- utilitate
- Verificare
- viabil
- Vizualizare
- volume
- au fost
- Ce
- cand
- care
- în timp ce
- OMS
- voi
- cu
- fără
- asistat
- Apartamente
- WSJ
- X
- zephyrnet