33% ที่คาดว่าจะเพิ่มขึ้นในแอปพลิเคชันสินเชื่อผู้บริโภคเนื่องจาก Coronavirus: นี่คือวิธีที่ผู้ให้กู้ขั้นสูงสุดจะใช้ประโยชน์จากมัน

แม้จะมีวิกฤตการณ์ในปี 2551 ผู้ให้กู้เห็นว่าการขอสินเชื่อเพิ่มขึ้นถึง 33% เนื่องจากอัตราส่วนหนี้สินภาคครัวเรือนต่อรายได้ส่วนบุคคลพุ่งขึ้นจาก 0.9 เป็น 1.2 และรัฐบาลได้ผ่อนคลายกฎระเบียบ อย่างไรก็ตามการขาดความสามารถในการคาดการณ์ข้อมูลในเวลานั้นทำให้ยากที่จะบรรเทาซึ่งแอปพลิเคชันจะเป็นโอกาสที่ดี เป็นผลให้ผู้ให้กู้ส่วนใหญ่ไม่ได้รับประโยชน์จากหงส์ดำนี้

ดังนั้นเนื่องจากการระบาดของ Coronavirus และการถดถอยที่อาจเกิดขึ้นนี่คือสิ่งที่ผู้ให้กู้ที่ทันสมัยที่สุดกำลังทำอยู่ในวันนี้:

1) การลดอันดับความน่าเชื่อถือ

สิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อวานนี้ไม่ได้เป็นปัจจัยทำนายผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นระหว่างการถดถอย ซึ่งหมายความว่าข้อมูลในอดีตไม่ใช่แหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้มากที่สุดอีกต่อไปในการกำหนดความน่าเชื่อถือในสถานการณ์วิกฤต ด้วยเหตุนี้ผู้ให้กู้ชั้นนำจึงปรับลดระดับนโยบายความน่าเชื่อถือสำหรับกลุ่มการกู้ยืมที่มีศักยภาพแต่ละกลุ่ม

กองกำลังนี้ให้กู้ไปที่:

2) ปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลที่พวกเขารู้เกี่ยวกับผู้กู้แต่ละราย

แม้ว่าการปรับลดรุ่นจะทำให้เกณฑ์การอนุมัติสินเชื่อมีความยืดหยุ่นมากขึ้น แต่ก็ไม่ได้หมายความว่าผู้ให้กู้จะอนุมัติคำขอทั้งหมดโดยไม่จำเป็น เมื่อผู้ให้สินเชื่อลดระดับความน่าเชื่อถือในทุกระดับการให้สินเชื่อมันจะเสริมข้อมูลของพวกเขาด้วยแหล่งข้อมูลใหม่ ๆ เพื่อเพิ่มความรู้ที่มีต่อผู้กู้แต่ละราย

เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้:

3) ความเร็วเป็นราชา

เนื่องจากข้อมูลดั้งเดิมไม่น่าเชื่อถือมากที่สุดในช่วงเวลาวิกฤติการพิจารณาอย่างรวดเร็วว่าจุดข้อมูลที่ผสานใหม่เป็นกุญแจสำคัญในการระบุผู้กู้ที่ดีที่สุดกลายเป็นข้อกังวลหลักเพื่อใช้ประโยชน์จากโอกาสการปล่อยสินเชื่อใหม่นี้

ในตอนท้ายของวิกฤตินี้จะมีผู้ให้กู้สองประเภท: ผู้ที่หยุดสร้างสรรค์และพัฒนาไปสู่ยุคใหม่ของความเสี่ยงด้านเครดิตและผู้ที่ใช้ประโยชน์จากสินเชื่อที่เพิ่มขึ้น 33% นี้และจัดทำด้วยเทคโนโลยีและข้อมูลการทำนายที่ถูกต้อง

ใน QUASH เป้าหมายของเราคือให้ผู้ให้กู้ใช้ประโยชน์จากโอกาสเหล่านี้ ผู้ให้กู้ชั้นนำกว่า 40 รายที่กำลังใช้แพลตฟอร์มการให้ยืมเชิงพฤติกรรมของเราได้รับการยอมรับเพิ่มขึ้น 16% โดยไม่มีความเสี่ยงเพิ่มเติมโดยได้รับอำนาจในการลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการอนุมัติสินเชื่อโดยใช้ข้อมูลทางเลือกและการเรียนรู้เครื่องจักร

ติดต่อเราได้ที่ info@quash.ai สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม

แหล่งที่มา: Federal Reserve Bank ของ St. Louis, The Wall Street Journal