¿Qué es una puntuación de crédito alternativa y cómo funciona? Todo lo que necesitas saber

Según un informe reciente de la Asociación Fintica para los consumidores, el 84 % de los prestamistas en India ahora combinan datos alternativos con verificaciones de crédito tradicionales para evaluar el riesgo de los prestamistas.

Nueva Delhi:

El puntaje de crédito tradicional de la oficina ha sido durante mucho tiempo el factor principal para determinar la reputación del prestatario de préstamos minoristas. Sin embargo, muchos prestamistas potenciales quedan en el frío, especialmente por primera vez con el prestamista sin historial crediticio. Con la altura de los métodos de puntuación crediticia alternativa (ACS), los bancos y otras instituciones financieras no justificadas ahora pueden acceder a una amplia gama de puntos de datos de datos para tomar decisiones de préstamos más informadas. Este cambio ha cambiado la forma en que los métodos de detección de crédito, y los préstamos se aprueban para muchos prestamistas al contribuir a una reducción en las tasas de incumplimiento.

Según el co -fundador y CPTO, Anand Agarwal, las credenciales, calificación crediticia alternativa, representa un ejemplo de un ejemplo de la reputación de un individuo.

Agarwal agregó: «A diferencia de los métodos de diagnóstico tradicionales que dependen de la información limitada de la oficina, ACS utiliza un espectro de datos más amplio para medir la confiabilidad de los prestamistas».

Los componentes clave incluidos en los precios de crédito alternativos son:

Fuentes de datos no tradicionales: ACS tiene datos que ve el puntaje de crédito tradicional.

Esto incluye:

  • Registros de pago de servicios públicos (electricidad, gas, agua, etc.)
  • Fecha de pago de alquiler
  • Uso de teléfono móvil y muestras de pago
  • Muestras de transacciones de cuentas bancarias
  • Cobertura de seguro e inversión
  • Ingresos informales basados ​​en Jigus – Empleo / Negocio

Análisis de predicción: Análisis de datos avanzados Aplicar algoritmo de aprendizaje automático para traducir una gran cantidad de datos, plataformas de préstamos. El propósito es exponer muestras y predecir la posibilidad de pago en los métodos de los modelos tradicionales.

Dilimentos de distribución: Esto ayuda a analizar el contexto detrás de los datos. Por ejemplo, en ausencia de una historia de crédito formal, un historial positivo de los pagos rápidos de suministro puede mostrar reputación.

Según un informe reciente de la Asociación Fintica para los consumidores, el 84 % de los prestamistas en India ahora combinan datos alternativos con verificaciones de crédito tradicionales para evaluar el riesgo de los prestamistas.

«Utilizando un conjunto más completo de puntos de datos para evaluar la credibilidad del prestatario, los prestamistas pueden identificar a las personas que pueden tener una fecha limitada de crédito, incluso si tienen un deudor limitado basado en la deuda, si tienen una tasa de incumplimiento baja, si tienen una tasa de deuda baja. Los versos también pueden ayudar a aumentar la inclusión financiera y proporcionar acceso de crédito a un amplio rango de individuos.

Este enfoque en capas mejora la verificación de identificación y ayuda a prevenir el apilamiento de préstamos o el fraude de identidad artificial.



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