بانکداری دیجیتال پرداخت دیجیتال محتوی اختصاصی ماهنامه اقتصاد دیجیتال مقالات فناوری مالی

چگونه وام‌دهندگان دیجیتال ریسک نکول وام را کاهش دهند

alireza.khodaei۲۱ خرداد ۱۴۰۳

۱ 48 خواندن این مطلب 4 دقیقه زمان میبرد

نویسنده: دانیل سسکو

در این مقاله با استراتژی‌هایی آشنا می‌شویم که به وام‌دهندگان دیجیتال کمک می‌کند تا ریسک نکول وام را از طریق الگوریتم‌های پیشرفته، محافظت از بازپرداخت وام و منابع داده جایگزین کاهش دهند.

ریسک نکول (Delinquency Risks) چیست؟
ریسک نکول، احتمال عدم توانایی یا عدم تمایل یک طرف قرارداد در بازپرداخت تمام یا بخشی از وام یا تعهدات مالی خود در زمان مقرر است. این ریسک در معاملات مختلف مالی، از جمله وام، اوراق قرضه و معاملات آتی، وجود دارد.

به گزارش اقتصاددیجیتال و به نقل از fintechmagazine؛ برای یک وام‌دهنده دیجیتال، کاهش ریسک نکول وام نیازمند رویکردی چندوجهی است که در آن نوآوری‌های تکنولوژی با استراتژی‌های قدرتمند مدیریت ریسک ترکیب می‌شوند. ریسک عدم بازپرداخت وام برای وام‌دهندگان دیجیتال جدی است، به همین دلیل کاهش ریسک در همان ابتدا بسیار مهم است.

بنیان‌های اصلی استراتژی‌های مؤثر برای کاهش ریسک نکول وام، رویکردی چندوجهی است که شیوه‌های وام‌دهی محتاطانه، مدیریت ریسک هوشمندانه و گردآوری جامع داده‌ها را با هم ادغام می‌کند. نمونه‌هایی از این موارد می‌توان به تعیین قیمت بر اساس ریسک، درج تعهدات، نظارت پس از پرداخت وام یا محدود کردن استراتژی‌های مواجهه با بخش‌های خاص اشاره کرد.

بیشتر بخوانید: چگونه شرکت‌های حسابداری مختلف از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند؟

همچنین، استفاده از ابزارهای مدرن مانند الگوریتم‌های پیشرفته و مدل‌های یادگیری ماشین برای ارزیابی دقیق اعتبار وام‌گیرنده ضروری است. با تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های عظیم به صورت لحظه‌ای، وام‌دهندگان دیجیتال می‌توانند تصمیمات آگاهانه بگیرند و احتمال اعطای وام به افراد پرخطر را کاهش دهند.

در ادامه به سایر استراتژی‌های مهمی که وام‌دهندگان باید برای کاهش ریسک نکول به کار گیرند، خواهیم پرداخت.

محافظت از بازپرداخت وام

طبق آمار سال ۲۰۲۳، ۷۸ درصد از آمریکایی‌ها حقوق به حقوق زندگی می‌کنند که باعث می‌شود آن‌ها در برابر مشکلات مالی احتمالی آسیب‌پذیر باشند. در میان این میلیون‌ها نفر، خطر عقب افتادن از اقساط وام بسیار زیاد است و بر استرس ناشی از ناامنی شغلی یا آسیب‌دیدگی ناگهانی می‌افزاید.

بازار نامطمئن امروز، دلیلی است که TruStage بیمه‌ی «محافظت از پرداخت» را ایجاد کرده است، راه‌حلی برای وام‌دهی دیجیتال که برای کمک به اطمینان‌خاطر وام‌گیرندگان طراحی شده است. این بیمه در صورت از دست دادن ناگهانی شغل یا ناتوانی در کار ناشی از بیماری، با پوشش اقساط وام به کمک آن‌ها می‌آید و بار فشار مالی را کاهش می‌دهد. برای وام‌دهندگان، این بیمه به‌عنوان یک ابزار برای محافظت در برابر دیرکرد و نکول در بازپرداخت وام ناشی از بیکاری‌های پیش‌بینی نشده عمل می‌کند، بدون اینکه مانعی در فرآیند درخواست وام ایجاد کند.

محافظت از بازپرداخت وام راه‌حلی کارآمد برای دستیابی به رفاه مالی است که مورد استقبال مصرف‌کنندگان قرار گرفته است. وام‌دهندگان دیجیتال باید بررسی کنند که چگونه محصولات محافظت از بازپرداخت وام می‌تواند در ساختار فعلی آن‌ها جای بگیرند.

امتیازدهی اعتباری و مدل‌های پیش‌بینی با هوش مصنوعی

امتیازدهی اعتباری و مدل‌های پیش‌بینی برای ثبات بازار مالی و دسترسی منصفانه به اعتبار ضروری هستند. مدل‌های سنتی بر عواملی مانند سابقه اعتباری و درآمد تمرکز می‌کنند، اما اغلب جزئیات مهم مالی را نادیده می‌گیرند.

مدل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به دلیل سرعت و دقت آن‌ها در پردازش حجم عظیمی از داده‌ها در حال جلب توجه هستند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل سریع مجموعه داده‌های گسترده، وام‌دهندگان را قادر می‌سازند تا تصمیمات وام‌دهی سریع‌تر و قابل اعتمادتری بگیرند و در نتیجه کارایی فرآیند درخواست وام برای وام‌گیرندگان را بهبود بخشند.

بیشتر بخوانید: هوش مصنوعی مفهوم کارآفرینی را زیر و رو ‌می‌کند

منابع داده جایگزینی کلیدی برای درک بهتر وضعیت مالی

منابع داده جایگزین با ارائه اطلاعاتی در مورد عادات خرج کردن، ثبات درآمد و رفتار مالی مسئولانه که ممکن است در گزارش‌های اعتباری استاندارد نادیده گرفته شوند، بسیار مفید هستند. این منابع می‌توانند فرصت ارزشمندی برای تکمیل روش‌های سنتی امتیازدهی اعتباری به منظور گسترش دسترسی به اعتبار برای افراد بیشتری را فراهم آورند.

انواع منابع داده جایگزین:

فعالیت در شبکه‌های اجتماعی: تجزیه و تحلیل این داده‌ها می‌تواند بینش ارزشمندی در مورد عادات خرج کردن، وضعیت اشتغال و حتی ویژگی‌های شخصیتی که گزارش‌های اعتباری سنتی ممکن است از آن‌ها چشم‌پوشی کنند، به دست دهد.
تراکنش‌های حساب بانکی: این تراکنش‌ها می‌توانند به شناسایی الگوهای خرج کردن، منابع درآمد و روند جریان نقدی کمک کنند. با درک این جزئیات، وام‌دهندگان می‌توانند ثبات درآمد، مهارت‌های مدیریت بدهی و احتمال نکول را برای متقاضی بهتر تعیین کنند.
پرداخت قبوض مصرفی: پرداخت‌های منظم قبوض مصرفی نشان‌دهنده‌ی یک وضعیت زندگی باثبات است که با احتمال پایین‌تر نکول مرتبط است.
مدل‌های امتیازدهی اعتباری جایگزین: مدل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند با تکامل رفتار مصرف‌کنندگان و شرایط اقتصادی سازگار شوند و عملکرد پیش‌بینی را در طول زمان بهبود بخشند.

مزایای استفاده از منابع داده جایگزین:

با ادغام این داده‌ها، وام‌دهندگان می‌توانند طیف وسیع‌تری از متقاضیان را ارزیابی کنند و دقت پیش‌بینی را بهبود بخشند. همکاری بین ذینفعان مختلف برای به حداکثر رساندن مزایای داده‌های جایگزین برای ارزیابی اعتبار و مدیریت ریسک با تکامل چشم‌انداز مالی، امری حیاتی است.

چشم‌انداز مالی با چالش نکول وام

چشم‌انداز مالی مصرف‌کنندگان امروز با مشکل مداوم نکول وام دست و پنجه نرم می‌کند و این امر مستلزم اتخاذ استراتژی‌های پیشگیرانه از سوی رهبران وام‌دهی دیجیتال است.