Apa itu keputusan kredit?
Pengambilan keputusan kredit, juga dikenal sebagai proses persetujuan atau penolakan kredit/pinjaman, merupakan langkah penting dalam proses pinjaman atau kredit.
Pemilik bisnis dan profesional kredit harus mempertimbangkan beberapa faktor sebelum memperpanjang jangka waktu pembayaran ke pelanggan baru atau meningkatkan batas kredit pelanggan yang sudah ada.
Proses tersebut memerlukan evaluasi yang obyektif terhadap kelayakan kredit calon peminjam, dengan mempertimbangkan Empat C Pemberian Kredit – karakter, kapasitas, agunan, dan modal. Penting juga untuk menjaga ketidakberpihakan. Ini bisa menjadi tugas yang menantang, tetapi sangat penting untuk memastikan bahwa proses pemberian kredit adil dan akurat.
Bagaimana otomatisasi mendefinisikan ulang keputusan kredit?
Proses pinjaman/kredit konvensional melibatkan pemohon kredit dan penyedia kredit menavigasi berbagai formulir dan dokumen aplikasi, yang menghasilkan waktu keputusan persetujuan atau penolakan yang lama.
Bahkan jika proses pinjaman atau kredit memiliki ujung depan digital, itu memerlukan banyak proses manual dan metode pengumpulan data sedikit demi sedikit pada saat evaluasi kredit. Model padat karya ini mahal bagi perusahaan yang ingin memperluas dan sering kehilangan peminjam potensial tanpa riwayat kredit yang terdokumentasi.
Selain itu, waktu tunggu yang lama menyebabkan tingkat pengabaian yang lebih tinggi, kepuasan pelanggan yang rendah, dan penurunan nilai bisnis secara keseluruhan bagi pemangku kepentingan.
Dengan kemajuan berkelanjutan dalam big data, alat digital, dan analitik cerdas, penyedia kredit memiliki peluang baru untuk meningkatkan model pengambilan keputusan kredit mereka melalui otomatisasi.
Penerapan model pengambilan keputusan kredit otomatis menawarkan banyak keuntungan bagi lembaga keuangan. Dengan mengotomatiskan tugas-tugas rutin dan merampingkan proses persetujuan, petugas pinjaman dibebaskan dari beban administrasi, dan aplikasi pinjaman dapat diproses dengan cepat dan efisien.
Hal ini menghasilkan proses keputusan kredit yang lebih objektif, dapat dilacak, dan transparan. Model kinerja tinggi otomatis memungkinkan penyedia kredit untuk menentukan parameter pinjaman dan membedakan antara pelanggan yang layak kredit dan tidak layak kredit. Hasilnya adalah tingkat persetujuan yang lebih baik untuk peminjam yang memenuhi syarat dan pengurangan risiko bagi bank.
Manfaat untuk keputusan kredit otomatis
Banyak penyedia kredit seperti bank dan lembaga keuangan lainnya mengalami kesulitan memperbarui protokol keputusan kredit mereka karena kurangnya data, alat analisis sederhana, ketergantungan pada pendapat pribadi, dan keengganan untuk berubah.
Proses pengambilan keputusan padat karya manual tidak lagi berguna, mengingat banyaknya data yang diperlukan untuk proses tersebut. Selain itu, pengambilan keputusan kredit secara manual berisiko menjadi subyektif dan tidak cukup tepat. Misalnya, metode ini mungkin memperlakukan semua restoran di, katakanlah, New York sebagai risiko gagal bayar yang tinggi tanpa mempertimbangkan banyak faktor yang berperan saat ini, seperti populasi mengambang, efek pandemi, konotasi budaya, dll.
Proses pengambilan keputusan kredit telah mengalami revolusi dengan digitalisasi dan otomatisasi, melalui integrasi sumber data baru. Otomasi juga memberikan pemahaman yang lebih baik tentang perilaku pelanggan, membuka akses ke pasar baru, dan memungkinkan respons yang lebih gesit terhadap perubahan dalam lingkungan bisnis. Hal ini, pada gilirannya, memungkinkan penyedia kredit untuk memberikan layanan pelanggan yang lebih baik, memperluas operasi mereka, dan tetap berada di depan persaingan dari perusahaan tekfin dan bank baru.
Imbalan penerapan alat keputusan kredit digital berkinerja tinggi sangat besar.
- Peningkatan Pendapatan: Model otomatisasi dapat meningkatkan pendapatan secara signifikan melalui tingkat penerimaan yang lebih tinggi, biaya akuisisi yang lebih rendah, dan pengalaman pelanggan yang lebih baik. Keputusan kredit otomatis dapat meningkatkan kemampuan penyedia kredit untuk menyetujui pinjaman kepada pelanggan yang dapat dipercaya dan memotong biaya dengan merampingkan proses penilaian, menjadikannya lebih cepat dan lebih efisien.
- Penurunan Tingkat Kerugian Kredit: Perusahaan dapat melihat penurunan yang signifikan dalam kerugian kredit mereka dengan menggunakan model yang lebih akurat menentukan kemungkinan pelanggan gagal bayar, berdampak pada tingkat provisi dan modal yang harus dimiliki bank.
- Peningkatan Efisiensi: Implementasi alat digital dapat meningkatkan efisiensi melalui otomatisasi ekstraksi data, memprioritaskan kasus, dan pengembangan model yang lebih baik.
Praktik terbaik untuk otomatisasi pengambilan keputusan kredit
Empat strategi berikut dapat menjamin otomatisasi proses keputusan kredit yang efisien: menerapkan arsitektur modular, memperluas jangkauan sumber data, menambang data untuk mengidentifikasi sinyal kredit, dan memanfaatkan keahlian manusia.
Menerapkan arsitektur modular
Arsitektur modular sangat penting untuk otomatisasi proses keputusan kredit yang efektif. Ini melibatkan pembuatan beberapa submodel berdasarkan cakupan data dan perbedaan industri, yang digabungkan untuk membentuk satu sinyal kredit. Arsitektur ini menawarkan fleksibilitas untuk memasukkan sumber data baru, bereaksi cepat terhadap perubahan pasar, dan mengidentifikasi area pertumbuhan baru dengan menyediakan analisis perilaku pelanggan yang lebih komprehensif. Menerapkan pendekatan ini memerlukan koordinasi antara bisnis, tim pengembangan model, dan tim pemeliharaan model untuk memvalidasi asumsi dan menghindari data yang tumpang tindih. Dengan menggabungkan sinyal data dari semua interaksi pelanggan, model dengan kinerja lebih tinggi dapat dicapai.
Memperluas jangkauan sumber data
Pengambilan keputusan kredit otomatis dapat memanfaatkan kombinasi sumber data internal dan eksternal untuk meningkatkan akurasi sinyal kredit. Ini termasuk mengintegrasikan data kredit tradisional, dengan sumber data eksternal non-tradisional lainnya seperti informasi media sosial. Data tersebut juga dapat dilengkapi dengan pandangan subjektif dari penjamin emisi. Ini dapat mengaktifkan perbankan terbuka dan memberikan pandangan yang lebih komprehensif tentang pelanggan melalui penyertaan data transaksional dari banyak bank. Penggabungan sumber data eksternal nontradisional seperti informasi jejaring sosial memberikan wawasan tambahan tentang perilaku individu dan status keuangan, yang semuanya dapat membantu proses pengambilan keputusan kredit.
Mengidentifikasi sinyal kredit
Pembelajaran mesin dan model kecerdasan buatan yang digunakan dalam proses keputusan kredit dapat mengidentifikasi variabel tertentu dari berbagai sumber data untuk memperoleh sinyal kredit. Berbagai metode seperti transformasi tradisional dan teknik ML memiliki daya prediksi yang sangat baik yang dapat membantu proses pengambilan keputusan kredit.
Memanfaatkan keahlian manusia
Pengambilan keputusan kredit otomatis menggunakan teknik canggih seperti pembelajaran mesin (ML) dan kecerdasan buatan (AI) untuk menganalisis dan mengekstraksi sinyal kredit yang sangat prediktif dari sumber data yang ada. Namun, penting untuk dicatat bahwa hanya mengandalkan metode statistik saja tidak cukup untuk mencapai model yang kuat dan berkinerja tinggi. Keterlibatan keahlian bisnis internal sangat penting untuk memahami sinyal kredit yang hilang dan mengidentifikasi serta memvalidasi sinyal kredit baru. Misalnya, perancang model harus berkolaborasi dengan penjamin emisi dan manajer hubungan untuk menggabungkan wawasan dan pengalaman nyata mereka dengan pelanggan ke dalam proses pengembangan model. Ini dapat dicapai dengan memasukkan pertanyaan kualitatif yang mencerminkan masalah kredit yang diidentifikasi oleh pakar bisnis ini. Selain itu, para ahli ini dapat memvalidasi sinyal kredit berdasarkan pemahaman mereka tentang proses bank, kepatuhan, dan pengetahuan industri
Bagaimana cara mengotomatiskan pengambilan keputusan kredit?
Keputusan kredit otomatis dapat diadopsi oleh berbagai perusahaan, termasuk lembaga keuangan, pemberi pinjaman, dan organisasi lain yang perlu membuat keputusan kredit untuk klien mereka.
Ini termasuk bank tradisional, serikat kredit, pemberi pinjaman alternatif, perusahaan fintech, dan lembaga pemberi pinjaman lainnya. Selain itu, perusahaan mana pun yang memberikan kredit atau pinjaman, seperti dealer mobil, pengecer furnitur, atau perusahaan hipotek, juga dapat memanfaatkan keputusan kredit otomatis.
Keputusan kredit otomatis dapat membantu perusahaan-perusahaan ini merampingkan proses pengambilan keputusan kredit mereka, meningkatkan keakuratan penilaian mereka, dan meningkatkan kecepatan dan efisiensi penyediaan (atau penolakan) kredit.
Dengan mengikuti pendekatan fleksibel lima tahap, penyedia kredit/pinjaman dapat menerapkan model keputusan kredit baru dalam beberapa bulan. Proses ini melibatkan tahapan berikut:
- Tinjauan Model Kredit: Periksa model kredit yang ada, menilai metodologi, kinerja, dan pemanfaatannya untuk menemukan area potensial untuk perbaikan.
- Penilaian dan Desain Model Penilaian Kredit: Menilai keadaan persiapan data saat ini, mengidentifikasi sumber data yang tersedia untuk pemodelan, dan membuat rencana untuk menggabungkannya. Evaluasi kinerja model di berbagai segmen dan bandingkan dengan rekan-rekan untuk mengidentifikasi area kelemahan.
- Persiapan dan Pemrosesan Data: Siapkan data untuk pemodelan dengan memformat, menguji kelengkapan, dan menangani nilai dan catatan yang hilang.
- Pengembangan Model Penilaian Kredit Generasi Mendatang: Kembangkan produk yang siap produksi dan layak minimum yang biasanya membutuhkan tiga siklus pemodelan, masing-masing berlangsung selama dua minggu dan menggabungkan umpan balik dari pakar dan analis.
- Integrasi Penilaian Kredit dalam Transformasi Pinjaman: Mengotomatiskan proses pinjaman dan memperbarui model pengambilan keputusan kredit dengan model penilaian kredit yang baru.
Ekstraksi data otomatis dan alat OCR (Pengenalan Karakter Optik) yang cerdas memainkan peran penting dalam proses pengambilan keputusan kredit otomatis.
Alat-alat ini digunakan untuk mengekstraksi informasi dari berbagai sumber seperti laporan keuangan, faktur, dan dokumen lain yang relevan dengan keputusan kredit. Data yang diekstraksi kemudian dimasukkan ke dalam sistem pengambilan keputusan kredit untuk diproses dan dianalisis untuk menentukan kelayakan kredit peminjam.
Alat OCR cerdas dirancang untuk mengenali dan mengekstrak informasi secara akurat, bahkan dari dokumen yang kompleks atau tidak terstruktur, yang membantu meningkatkan efisiensi dan akurasi proses pengambilan keputusan kredit. Dengan mengotomatiskan ekstraksi data dan proses OCR, bisnis dapat mengurangi kesalahan manual, mempercepat pengambilan keputusan, dan meningkatkan efisiensi sistem pengambilan keputusan kredit secara keseluruhan.
Nanonets, misalnya, adalah platform OCR cerdas yang dapat membantu pengambilan keputusan kredit otomatis, Nanonets dapat digunakan untuk mendigitalkan data keuangan peminjam, seperti riwayat kredit dan pendapatan, yang kemudian dapat digunakan untuk memprediksi kelayakan kredit mereka.
Nanonet menggunakan berbagai algoritme, termasuk pembelajaran mendalam dan visi komputer, untuk menganalisis data dari berbagai sumber dan membuat prediksi tentang kemampuan peminjam untuk melunasi pinjaman. Platform ini juga memungkinkan penyesuaian proses pengambilan keputusan, sehingga lembaga keuangan dapat menyesuaikan kebijakan pengambilan keputusan kredit mereka berdasarkan persyaratan khusus mereka.
Dengan mengotomatiskan proses pengambilan keputusan kredit, Nanonets dapat membantu penyedia kredit dan lembaga keuangan membuat keputusan yang lebih akurat dan efisien, mengurangi risiko gagal bayar pinjaman dan meningkatkan kinerja pinjaman secara keseluruhan. Selain itu, platform ini dapat membantu mengurangi waktu dan biaya yang terkait dengan pengambilan keputusan kredit secara manual, memungkinkan pemrosesan aplikasi pinjaman yang lebih cepat.
Takeaway
Pengambilan keputusan kredit otomatis memiliki potensi untuk merevolusi cara lembaga keuangan mendekati aplikasi pinjaman. Dengan menggunakan algoritme canggih dan teknik pembelajaran mesin untuk menganalisis data dalam jumlah besar, teknologi ini dapat memberikan penilaian kelayakan kredit peminjam yang lebih akurat, mengurangi risiko gagal bayar pinjaman, dan meningkatkan kinerja pinjaman.
Pengambilan keputusan kredit otomatis juga memiliki keuntungan karena lebih cepat dan lebih hemat biaya daripada metode manual, memungkinkan lembaga keuangan memproses aplikasi pinjaman dengan lebih efisien dan melayani lebih banyak pelanggan. Karena teknologi terus berkembang dan permintaan untuk pemrosesan pinjaman yang lebih cepat dan lebih andal tumbuh, kemungkinan pengambilan keputusan kredit otomatis akan menjadi alat yang semakin penting bagi lembaga keuangan yang ingin tetap berada di depan kurva.
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- Sumber: https://nanonets.com/blog/automated-credit-decisioning/
- :adalah
- $NAIK
- a
- Pengabaian
- kemampuan
- Tentang Kami
- penerimaan
- mengakses
- Akun
- ketepatan
- tepat
- akurat
- Mencapai
- dicapai
- perolehan
- di seluruh
- Tambahan
- Selain itu
- administratif
- diadopsi
- memajukan
- maju
- kemajuan
- Keuntungan
- keuntungan
- tangkas
- di depan
- AI
- algoritma
- Semua
- Membiarkan
- memungkinkan
- alternatif
- antara
- jumlah
- analisis
- Analis
- Analytical
- analisis
- menganalisa
- dan
- Aplikasi
- aplikasi
- pendekatan
- persetujuan
- menyetujui
- arsitektur
- ADALAH
- daerah
- buatan
- kecerdasan buatan
- Kecerdasan buatan (AI)
- AS
- Menilai
- penilaian
- penilaian
- terkait
- At
- mobil
- mengotomatisasikan
- Otomatis
- mengotomatisasi
- Otomatisasi
- tersedia
- menghindari
- latar belakang
- Bank
- Perbankan
- Bank
- berdasarkan
- BE
- menjadi
- sebelum
- makhluk
- manfaat
- Lebih baik
- antara
- Besar
- Big data
- mendorong
- peminjam
- peminjam
- beban
- bisnis
- bisnis
- by
- CAN
- Kapasitas
- modal
- kasus
- menantang
- perubahan
- Perubahan
- karakter
- pengenalan karakter
- klien
- Berkolaborasi
- Jaminan
- Mengumpulkan
- kombinasi
- bergabung
- menggabungkan
- Perusahaan
- perusahaan
- membandingkan
- kompetisi
- kompleks
- pemenuhan
- luas
- komputer
- Visi Komputer
- Mempertimbangkan
- mengingat
- terus
- koordinasi
- Biaya
- hemat biaya
- Biaya
- liputan
- membuat
- membuat
- kredit
- keputusan kredit
- Serikat Kredit
- kelayakan kredit
- kritis
- sangat penting
- kultural
- terbaru
- Kondisi saat ini
- melengkung
- pelanggan
- perilaku pelanggan
- pengalaman pelanggan
- Kepuasan pelanggan
- Layanan Pelanggan
- pelanggan
- kustomisasi
- Memotong
- memangkas biaya
- siklus
- data
- Persiapan data
- keputusan
- Pengambilan Keputusan
- keputusan
- Tolak
- mendalam
- belajar mendalam
- Default
- default
- menyampaikan
- Permintaan
- Mendesain
- dirancang
- desainer
- Menentukan
- mengembangkan
- Pengembangan
- perbedaan
- berbeda
- digital
- digitalisasi
- mendigitalkan
- membedakan
- dokumen
- dolar
- setiap
- Efektif
- efek
- efisiensi
- efisien
- efisien
- aktif
- cukup
- memastikan
- Lingkungan Hidup
- kesalahan
- penting
- dll
- mengevaluasi
- evaluasi
- Bahkan
- contoh
- unggul
- ada
- Lihat lebih lanjut
- memperluas
- pengalaman
- Pengalaman
- keahlian
- ahli
- memperpanjang
- luar
- ekstrak
- ekstraksi
- faktor
- adil
- lebih cepat
- Fed
- umpan balik
- beberapa
- keuangan
- data keuangan
- Lembaga keuangan
- fintech
- Perusahaan Fintech
- perusahaan
- keluwesan
- fleksibel
- mengambang
- berikut
- Untuk
- bentuk
- bentuk
- dari
- depan
- Ujung depan
- Selanjutnya
- diberikan
- pemberian
- tumbuh
- Pertumbuhan
- menjamin
- Penanganan
- Memiliki
- membantu
- membantu
- High
- kinerja tinggi
- berkinerja tinggi
- lebih tinggi
- sangat
- sejarah
- memegang
- Rumah
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- How To
- Namun
- HTTPS
- manusia
- diidentifikasi
- mengenali
- mengidentifikasi
- melaksanakan
- implementasi
- mengimplementasikan
- penting
- memperbaiki
- ditingkatkan
- perbaikan
- meningkatkan
- in
- termasuk
- Termasuk
- penyertaan
- Pendapatan
- menggabungkan
- menggabungkan
- Meningkatkan
- meningkatkan
- makin
- sendiri-sendiri
- industri
- informasi
- wawasan
- wawasan
- lembaga
- Mengintegrasikan
- integrasi
- Intelijen
- Cerdas
- interaksi
- intern
- melibatkan
- keterlibatan
- melibatkan
- terpencil
- masalah
- IT
- NYA
- dikenal
- Kekurangan
- abadi
- memimpin
- pengetahuan
- pemberi pinjaman
- pinjaman
- adalah ide yang bagus
- Leverage
- leveraging
- Mungkin
- MEMBATASI
- pinjaman
- Pinjaman
- Panjang
- lagi
- mencari
- lepas
- kerugian
- Rendah
- mesin
- Mesin belajar
- Teknik Pembelajaran Mesin
- terbuat
- memelihara
- membuat
- Membuat
- Manajer
- panduan
- banyak
- Pasar
- pasar
- Media
- Metodologi
- metode
- mungkin
- minimum
- produk minimum yang layak
- Pertambangan
- hilang
- ML
- teknik ML
- model
- pemodelan
- model
- modular
- bulan
- lebih
- lebih efisien
- Hipotek
- beberapa
- menavigasi
- Perlu
- jaringan
- New
- NY
- generasi selanjutnya
- banyak sekali
- tujuan
- OCR
- of
- Penawaran
- petugas
- on
- ONE
- terus-menerus
- Buka
- perbankan terbuka
- membuka
- Operasi
- Pendapat
- Peluang
- optik
- optical character recognition
- organisasi
- Lainnya
- secara keseluruhan
- pemilik
- Pandemi
- kertas
- parameter
- pembayaran
- prestasi
- pribadi
- rencana
- Platform
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- Bermain
- Kebijakan
- populasi
- potensi
- kekuasaan
- praktek
- perlu
- meramalkan
- Prediksi
- Mempersiapkan
- memprioritaskan
- proses
- proses
- pengolahan
- Produk
- profesional
- protokol
- memberikan
- pemberi
- penyedia
- menyediakan
- menyediakan
- ketentuan
- berkualitas
- kualitatif
- Pertanyaan
- lebih cepat
- segera
- jarak
- Tarif
- Bereaksi
- pengakuan
- mengenali
- arsip
- Mendefinisikan ulang
- menurunkan
- mengurangi
- mengurangi
- mencerminkan
- hubungan
- relevan
- dapat diandalkan
- kepercayaan
- membayar kembali
- wajib
- Persyaratan
- membutuhkan
- tanggapan
- restoran
- mengakibatkan
- Hasil
- pengecer
- pendapatan
- ulasan
- merevolusionerkan
- merevolusi
- Hadiah
- Risiko
- kuat
- Peran
- s
- kepuasan
- mencetak gol
- pencarian
- segmen
- melayani
- layanan
- Pergeseran
- harus
- Sinyal
- sinyal
- penting
- signifikan
- Sederhana
- tunggal
- So
- Sosial
- media sosial
- jaringan sosial
- sumber
- tertentu
- kecepatan
- Spot
- magang
- stakeholder
- Negara
- Laporan
- statistik
- Status
- tinggal
- Langkah
- strategi
- mempersingkat
- pelurusan
- besar
- seperti itu
- sistem
- pengambilan
- tugas
- tugas
- tim
- teknik
- Teknologi
- istilah
- pengujian
- bahwa
- Grafik
- mereka
- Mereka
- Ini
- tiga
- Melalui
- waktu
- kali
- untuk
- hari ini
- alat
- alat
- tradisional
- transaksional
- Transformasi
- transformasi
- jelas
- mengobati
- kesulitan
- terpercaya
- MENGHIDUPKAN
- khas
- memahami
- pemahaman
- Serikat pekerja
- Unsplash
- Memperbarui
- memperbarui
- memanfaatkan
- MENGESAHKAN
- nilai
- Nilai - Nilai
- variabel
- variasi
- berbagai
- Luas
- giat
- View
- penglihatan
- Menunggu
- Cara..
- kelemahan
- minggu
- Apa
- Apa itu
- yang
- putih
- lebar
- Rentang luas
- akan
- dengan
- dalam
- tanpa
- zephyrnet.dll