Estou ansioso para pavimentar o caminho para você.
As informações não financeiras são diversas, como detalhes de custos de comunicação, informações de uso do cartão de verificação, histórico de uso de compras, etc. Por exemplo, se não houver histórico de não pagamento ou pagamento em atraso de taxas de telecomunicações, esse método tem um efeito positivo na pontuação de crédito. Esta é uma […]

As informações não financeiras são diversas, como detalhes de custos de comunicação, informações de uso do cartão de verificação, histórico de uso de compras, etc. Por exemplo, se não houver histórico de não pagamento ou pagamento em atraso de taxas de telecomunicações, esse método tem um efeito positivo na pontuação de crédito. Esta é uma nova avaliação da qualidade de crédito de novos arquivadores com base em informações não financeiras.

Recentemente, empresas de tecnologia e bancos apenas na Internet estão desenvolvendo e introduzindo modelos alternativos de classificação de crédito, adicionando seus próprios dados aos dados existentes da agência de classificação de crédito (CB). O objetivo é reduzir o limite de empréstimo e ampliar o limite de empréstimo para novos arquivadores e tomadores de crédito de baixo a médio porte.

Naver foi o primeiro a desenvolver e introduzir um modelo alternativo de classificação de crédito. Naver prestou atenção aos pequenos negócios online entre os novos arquivadores. Em dezembro do ano passado, a Naver Financial, em conjunto com a Mirae Asset Capital, apresentou um modelo alternativo de classificação de crédito para os pequenos empresários pertencentes à sua plataforma.

O modelo alternativo de classificação de crédito criado por Naver focava em indicadores como capital para pequenas empresas, fluxo de vendas em vez de vendas cumulativas, proporção de clientes regulares, avaliações de clientes e taxa de retorno. Criamos um modelo alternativo de classificação de crédito, utilizando dados gerados em tempo real da loja inteligente e dados de propriedade de agências de classificação de crédito (CB), e adicionando algoritmos de aprendizado de máquina e tecnologia de processamento de big data.

Por que a Naver Financial prestou atenção aos proprietários de pequenas empresas online? De acordo com a empresa, a maioria dos empréstimos comerciais existentes exige garantias ou garantias ou tem uma loja off-line para solicitar um empréstimo. No entanto, não existem lojas off-line e os proprietários de pequenas empresas on-line que acabaram de iniciar seus negócios não têm escolha a não ser recorrer a produtos de empréstimo com juros altos.

Como resultado do lançamento de produtos de empréstimo pela Naver Financial e Mirae Asset Daewoo usando o sistema de classificação de crédito alternativo, afirma-se que o contrato de empréstimo acumulado totalizou KRW 50 bilhões em seis meses. Isso significa que havia muita demanda de proprietários de pequenas empresas on-line.

Os consumidores comuns também podem receber classificações de crédito por meio do modelo alternativo de classificação de crédito. No dia 9 deste mês, o Kakao Bank, um banco apenas na Internet, aplicou um novo modelo de classificação de crédito. O banco explica que pode expandir a gama de clientes de crédito e o valor que pode ser emprestado, permitindo uma avaliação mais detalhada do que antes. Em outras palavras, pode ser interpretado como algo 정책소액결제 para novos arquivadores e pessoas com crédito baixo a médio.

O novo modelo de classificação de crédito reflete os dados de transações financeiras de clientes que se candidatam a empréstimos que o Kakao Bank acumulou desde o início do serviço. Estão incluídas informações de pagamento de taxa de comunicação e informações de uso de serviço de faturamento de comunicação. Em particular, o Kakao Bank, que não tem uma agência, introduziu dados como comportamento do cliente e tipos de transação no aplicativo como um ponto forte de seu modelo de classificação de crédito, já que todos os 16,5 milhões de usuários realizam todas as atividades no aplicativo.

No segundo semestre do ano, pretendemos refletir os resultados da análise de informações de micropagamento de telefones celulares e dados de vendas de empresas individuais. Atualmente, estamos trabalhando com a Kakao Pay para avançar no modelo de avaliação de crédito e, em 2022, planejamos analisar e aplicar informações não financeiras das afiliadas da Kakao. Parece que vários dados de Kakao Commerce a Kakao Taxi serão incorporados ao modelo de avaliação de crédito do Kakao Bank.

Se os bancos existentes atualizarem seus modelos de classificação de crédito a cada 1-2 anos, o Toss Bank pode atualizar seus modelos ativa e livremente. Como grandes quantidades de dados financeiros e não financeiros são acumulados todos os dias, é interpretado que o modelo de classificação de crédito será melhorado refletindo isso.

답글 남기기

이메일 주소를 발행하지 않을 것입니다. 필수 항목은 *(으)로 표시합니다