Penilaian Kredit Alternatif: Transformasi Digital dalam Perbankan & Inklusi Keuangan

Penilaian kredit alternatif membuat gelombang dalam transformasi digital di perbankan. Ini adalah pendekatan revolusioner yang membentuk kembali bagaimana lembaga keuangan menilai kelayakan kredit, membantu perusahaan kredit atau pemberi pinjaman, terutama bank, mengurangi kerugian dengan penilaian yang kuat terhadap risiko kredit peminjam. Penilaian kredit alternatif dimungkinkan oleh lonjakan luar biasa dalam konsumsi digital dan digitalisasi sistem keuangan yang meluas.

Ketika smartphone dan penggunaan internet menjadi lebih luas, mereka meninggalkan jejak digital yang berharga, membuka jalan bagi pendekatan inovatif untuk penilaian kredit. Digitalisasi yang lebih luas, yang disorot oleh pertumbuhan pembiayaan mikro melalui pinjaman online, platform Buy Now Pay Later (BNPL), dompet elektronik, layanan telekomunikasi, dan aplikasi perpesanan, tidak hanya mengubah cara transaksi keuangan terjadi — itu membuka banyak data yang dapat diakses yang belum pernah terjadi sebelumnya dalam skala.

Artikel ini menggali dunia transformasi digital di perbankan, dengan fokus pada penilaian kredit alternatif, tujuannya, AI dan peran penting kerangka kerja peraturan dalam inklusi keuangan.

‍

Penilaian Kredit Tradisional

Penilaian kredit tradisional bergantung pada serangkaian variabel terbatas, seperti riwayat kredit, transaksi, dan pembayaran pinjaman, seringkali tidak termasuk individu tanpa riwayat kredit. Cakupan menjadi lebih ketat di negara-negara dengan populasi yang tidak memiliki rekening bank atau kurang bank yang tinggi. Misalnya, lebih dari 70% populasi Asia Tenggara tidak memiliki rekening bank atau kekurangan bank, di mana negara-negara teratas berkontribusi pada persentase termasuk Vietnam (79%), Filipina (78%), dan Indonesia (77%) (sumber: National Geographic).

‍

Apa itu Penilaian Kredit Alternatif?

Penilaian kredit alternatif Ini adalah pergeseran paradigma dari metode tradisional.

Ini memperluas ruang lingkup dengan menggabungkan beragam sumber data di luar pendapatan dan sejarah kredit, yaitu

• pembayaran utilitas
• transaksi e-wallet
• aktivitas e-commerce
• profil media sosial
• e-dompet
• Status kartu SIM atau aplikasi perpesanan
• data perangkat
• pencocokan lokasi

Memanfaatkan sumber data yang tidak konvensional ini untuk mengevaluasi kelayakan kredit individu atau bisnis, ini juga menyediakan jaring keamanan untuk risiko penipuan. Dengan merangkul penilaian kredit alternatif, tujuannya adalah untuk memberdayakan mereka yang dikecualikan dari sistem perbankan tradisional, memberi mereka akses ke pinjaman dan layanan keuangan. Ini berusaha untuk mencapai inklusi keuangan dan digitalisasi yang tidak memiliki rekening bank. Pergeseran ini memungkinkan evaluasi yang lebih komprehensif, memastikan penilaian kelayakan kredit yang adil.

‍

Tetap Kompetitif Dengan Skor Kredit Alternatif

Semua jenis lembaga keuangan, baik itu bank, pinjaman peer-to-peer (P2P) atau platform digital apa pun dengan kapasitas pembiayaan mikro, termasuk BNPL, dapat memperoleh manfaat dari model penilaian kredit yang kuat. Terlebih lagi, ia menawarkan visibilitas yang lebih baik untuk menghindari penumpukan pinjaman. Berikut adalah keuntungan dari penilaian kredit alternatif yang memberi lembaga keuangan keunggulan kompetitif.

1. Membuat Yang Tak Terlihat Terlihat

Mengatasi masalah tanpa perbankan adalah inti dari penilaian kredit alternatif. Dengan data alternatif baru, individu yang sebelumnya diabaikan sekarang terlihat dalam ekosistem kredit. Ini berarti:

• Masuk ke pasar yang belum dimanfaatkan, sehingga memperluas basis pelanggan mereka.
• Tingkatkan akurasi kelayakan kredit setiap pemohon untuk mencegah kerugian.
• Profil pelanggan yang komprehensif memfasilitasi layanan yang disesuaikan di luar pinjaman, seperti produk perbankan yang dipersonalisasi.

2. Otomatisasi Melampaui Mempercepat Proses

AI secara fundamental mengubah akurasi dan efisiensi pengambilan keputusan—lebih cerdas, lebih akurat, dan lebih efisien. Teknologi ini merampingkan pengambilan keputusan, mengurangi waktu pemrosesan dan meningkatkan efektivitas secara keseluruhan. Begini caranya:

• Akurasi yang DitingkatkanData alternatif memungkinkan sistem otomatis untuk mempertimbangkan spektrum faktor yang lebih luas ketika menilai risiko kredit. Ini menghasilkan penggambaran yang lebih akurat tentang perilaku keuangan individu, mengurangi kemungkinan mengabaikan pelamar yang layak kredit.
• Pengambilan Keputusan yangOtomatisasi merampingkan proses pengambilan keputusan, memungkinkan lembaga keuangan untuk memproses volume aplikasi pinjaman yang lebih tinggi tanpa mengorbankan akurasi. Efisiensi ini sangat penting dalam memenuhi tuntutan ekonomi digital yang serba cepat saat ini.
• Kemampuan Beradaptasi terhadap Perubahan KeadaanAlgoritma pembelajaran mesin, komponen kunci AI, terus belajar dan beradaptasi dengan perubahan kondisi pasar dan perilaku konsumen. Kemampuan beradaptasi ini memastikan bahwa penilaian risiko kredit tetap dinamis dan responsif terhadap lanskap ekonomi yang berkembang.
• Mitigasi RisikoDengan memanfaatkan data alternatif, sistem otomatis dapat mengidentifikasi pola dan tren yang mungkin diabaikan oleh model tradisional. Pendekatan proaktif ini memungkinkan identifikasi awal potensi risiko kredit, mengurangi risiko keseluruhan pada portofolio kredit.
• Efisiensi Operasional: Otomatisasi mengurangi intervensi manual, meminimalkan kemungkinan kesalahan dan mempercepat seluruh proses pengambilan keputusan pinjaman. Ini meningkatkan efisiensi dan membebaskan sumber daya berharga untuk tugas yang lebih strategis.

3. Inklusi Keuangan

Data alternatif berkontribusi pada inklusi keuangan dengan memberikan peluang bagi individu dengan riwayat kredit tradisional terbatas atau tidak ada.

• Mencapai populasi yang tidak memiliki rekening bank
• Memberdayakan pendatang baru ke sistem kredit
• Mitigasi bias dalam penilaian tradisional
• Mendorong lembaga keuangan untuk melayani basis pelanggan yang beragam
• Mengaktifkan keuangan mikro dan pinjaman P2P
• Mendukung pembangunan ekonomi

Ini secara aktif bekerja untuk menciptakan lanskap keuangan yang lebih adil dan dapat diakses, memastikan bahwa spektrum individu yang lebih luas dapat berpartisipasi dan mendapat manfaat dari sistem keuangan formal.

‍

Tantangan & Faktor Risiko Penilaian Kredit Alternatif

Selalu ada dua sisi dalam segala hal. Setelah mengeksplorasi segudang keuntungan dari penilaian kredit alternatif, kami sekarang fokus pada tantangan rumit dan faktor risiko yang menyertainya perjalanan transformatif ini.

1. Masalah Privasi dan Keamanan Data

Karena penilaian kredit alternatif sangat bergantung pada sumber data yang beragam, memastikan privasi dan keamanan informasi ini menjadi yang terpenting. Peraturan perlindungan data yang lebih ketat, seperti GDPR di Eropa, menuntut perhatian yang cermat terhadap bagaimana data pribadi dikumpulkan, disimpan, dan digunakan. Melaksanakan langkah-langkah enkripsi yang kuat dan protokol penyimpanan data yang aman adalah persyaratan peraturan dan penting untuk membangun dan mempertahankan kepercayaan dengan konsumen.

2. Tantangan Regulasi dalam Penilaian Kredit Konsumen

Memulai perjalanan penilaian kredit alternatif memperkenalkan lembaga keuangan ke lanskap peraturan yang kompleks — di mana inovasi harus selaras dengan persyaratan kepatuhan yang ketat. Sifat teknologi yang berkembang seringkali melampaui peraturan yang ada, yang mengarah pada tindakan penyeimbangan yang rumit yang harus dikuasai institusi. Badan pengatur yang bertugas menjaga hak-hak konsumen dan stabilitas keuangan bergulat dengan kemajuan pesat dalam metodologi penilaian kredit alternatif. Tantangannya tidak hanya terletak pada memperbarui peraturan yang ada untuk mengakomodasi inovasi ini tetapi juga dalam mengantisipasi potensi risiko dan memitigasi mereka secara proaktif.

Seringkali, tantangan regulasi meliputi:

• Menavigasi Varians YurisdiksiLembaga keuangan menghadapi tantangan utama dalam menangani aturan yang berbeda di seluruh wilayah. Setiap area memiliki undang-undang sendiri untuk penilaian kredit, sehingga sulit bagi bisnis global. Untuk menangani hal ini, perusahaan perlu berhati-hati, mengikuti undang-undang setempat sambil juga berpegang pada strategi global secara keseluruhan.
• Algoritma yang Transparan dan Dapat DijelaskanPeraturan memerlukan penjelasan yang jelas tentang cara kerja model penilaian kredit. Lembaga keuangan harus mengembangkan algoritma yang mudah dipahami oleh regulator dan konsumen untuk memenuhi persyaratan transparansi ini.
• Memastikan Keadilan dan Non-DiskriminasiRegulator ingin memastikan penilaian kredit adil dan tidak bias. Saat menggunakan sumber data baru, seperti yang tidak konvensional, ada kekhawatiran tentang bias. Untuk mengatasi hal ini, institusi perlu secara teratur memeriksa bias dalam algoritma mereka dan menggunakan teknik yang memprioritaskan keadilan dalam pembelajaran mesin.

3. Bias Tertanam dalam Sistem AI/ML

AI dan pembelajaran mesin (ML) dalam penilaian kredit alternatif membawa kemajuan yang menarik tetapi juga menimbulkan tantangan etis. Mengenali dan mengatasi bias dalam sistem ini sangat penting untuk kepercayaan dan keadilan.

Berikut adalah kekhawatiran utama:

• Ketidakselisihan Etis Bias: Bias tertanam, seringkali tidak disengaja, menimbulkan ancaman signifikan terhadap penilaian kredit yang adil. Bias data historis dapat menyebabkan hasil yang tidak adil. Mengenali dan memperbaiki bias ini sangat penting untuk penilaian kredit yang tidak bias.
• Jelaskan untuk Kepercayaan: Algoritma AI bisa tidak jelas, menciptakan masalah kepercayaan. Mencapai kejelasan dalam sistem ini bukan hanya aturan; itu penting untuk AI etis. Lembaga keuangan harus memprioritaskan model yang mudah dipahami, membangun kepercayaan dalam keadilan pengambilan keputusan.
• Tantangan Keamanan SiberSaat lembaga beralih ke penilaian kredit digital, melindungi sistem dari ancaman cyber sangat penting. Memastikan keamanan data bukan hanya kebutuhan teknologi tetapi kewajiban etis untuk melindungi konsumen dan institusi.
• Dampak pada Stabilitas Keuangan: Meluasnya penggunaan AI/ML dalam penilaian kredit dapat berdampak pada stabilitas keuangan. Konsekuensi yang tidak diinginkan seperti default massal karena kesalahan membutuhkan pemantauan yang cermat. Lembaga keuangan harus menilai dan mengelola sistem ini untuk mencegah gangguan dalam ekosistem keuangan.

‍

Mengatasi Tantangan Transformasi Digital di Perbankan

Merangkul transformasi digital di perbankan menghadirkan rintangan, tetapi strategi proaktif dapat mengubah tantangan menjadi peluang.

1. Manajemen Data untuk Wawasan Holistik

Mengatasi tantangan dalam kualitas dan keragaman data sangat penting untuk pemahaman yang komprehensif. Memastikan pandangan holistik melalui manajemen data yang efektif meningkatkan keandalan model penilaian kredit.

2. Keterlibatan Proaktif dengan Regulator

Terlibat secara proaktif dengan regulator memastikan skalabilitas model penilaian kredit agar selaras dengan peraturan terbaru. Pendekatan ini membantu lembaga keuangan tetap berada di depan, membina hubungan yang harmonis dengan badan pengatur.

3. Pengurangan Bias melalui Pemantauan Berkelanjutan

Menerapkan pemantauan berkelanjutan, pembelajaran, dan menjaga pengumpulan data tetap mutakhir sangat penting dalam mengurangi bias. Sikap proaktif ini berkontribusi pada penyempurnaan model penilaian kredit yang berkelanjutan, mempromosikan keadilan dan akurasi.

4. Solusi Infrastruktur Fleksibel

Memilih penyedia solusi yang menawarkan opsi infrastruktur fleksibel adalah kuncinya. Ada berbagai alat yang mereka miliki untuk menyesuaikan pendekatan penilaian kredit mereka. Baik memilih skor generik, skor khusus, pemodelan bersama, atau skor tradisional, fleksibilitas memastikan kemampuan beradaptasi terhadap kebutuhan yang berkembang dalam lanskap transformasi digital yang dinamis.

Skor Generik: Skor penipuan siap pakai, skor kredit, dan skor telco

Sesuaikan Skor: Data penyedia solusi dan penilaian bagi klien untuk membuat strategi gabungan dengan fitur yang disepakati

Pemodelan Bersama: Kombinasi data penyedia solusi dan klien untuk membuat model penilaian kredit dengan fitur yang disepakati

Skor Tradisional: Penyedia solusi untuk menyusun strategi model penilaian kredit semata-mata berdasarkan data klien dengan fitur yang disepakati

‍

Kesimpulan

Perjalanan transformasi digital di perbankan melalui penilaian kredit alternatif hanyalah permulaan. Ketika lembaga keuangan terus berinovasi, berkolaborasi, dan mengatasi tantangan, masa depan menjanjikan peningkatan inklusi keuangan dan ekosistem perbankan yang lebih tangguh, efisien, dan adil. TrustDecision bertujuan untuk menjadi bagian dari persamaan dalam membantu lembaga keuangan merangkul transformasi. Dengan inovasi teknologi yang berpusat di sekitar orang-orang, bersama-sama kita dapat mengubah kehidupan dan membentuk masa depan keuangan.