금융 포용은 개인이나 기업이 유용하고 저렴한 금융 서비스에 접근할 수 있도록 보장합니다. 이는 전 세계 경제를 지원하는 데 적합합니다.
세계. 중요한 것과 상관없이, 신용을 제공하는 기존 프레임워크는 특히 경제적으로 소외된 지역에 사는 인구의 상당 부분을 무시하는데, 이는 적절하게 구성된 신용 기록이 없기 때문입니다. 세계은행 견적
전 세계 여러 나라의 20억 명이 넘는 성인이 여전히 은행 서비스를 이용할 수 없다는 점을 시사하는데, 이로 인해 빈곤에 대한 의존도가 높아지고 경제 성장이 둔화됩니다. 여기서 AI는 문제를 해결할 수 있는 매우 강력한 치료법임이 입증되고 있습니다.
이러한 문제. 스마트 알고리즘과 대체 데이터 소스는 금융 기관 및 핀테크와 함께 과거에 제한적이거나 전혀 접근할 수 없었던 그룹에 신용을 용이하게 하는 AI 기반 모델입니다.
이 기사에서는 AI가 사람들이 신용에 접근하는 방식을 어떻게 변화시키고 있는지 평가하고, AI의 이점과 단점을 살펴보고, 실제로 AI를 적용하는 방법을 설명합니다.
AI 지원으로 금융 평등을 향해 나아가다
마지막 몇 개
년
AI를 핵심 구성 요소로 활용하는 신용 평가 및 제공 시스템의 확산을 보았습니다. 특히 신흥 경제권에서는 신용 기록이 없는 것이 역사적으로 많은 개인에게 불리했습니다. AI 지원 솔루션
기존 채점 방법을 대체하는 SMART 대안으로 등장하여 더 많은 사람들을 경제 활동 영역으로 끌어들이는 사업적 사례를 더욱 강화했습니다.
신용 시스템 재구조화에서 AI의 역할
금융 기관은 이제 AI가 제공하는 창의적인 아이디어 덕분에 이전에는 불가능했던 방식으로 신용을 평가하고 분산하고 있습니다. 이러한 AI 기반
모델이 빠르게 변화하고 있으며, 이전에는 신용이 부족했던 계층의 신용 접근성이 크게 향상되고 있습니다.
비전통적 데이터를 사용한 대체 신용 평가
대부분의 전통적인 신용 평가는 은행 거래 내역, 신용 카드 및 대출 상환 내역과 같은 재무 과거 데이터에 크게 의존합니다. 이러한 데이터가 없는 경우
정보는 신용 기록이 없는 개인이 필요한 인정을 받을 수 없다는 것을 의미합니다. AI를 통해 수행되는 신용 평가도 대체 데이터 소스의 도움으로 이 문제에 대한 해결책을 제공하고자 합니다.
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휴대전화 사용: 가능한 하나의 대안적인 비전통적 데이터 소스
사용되는 통화 및 SMS 기록은 개인의 잠재적 신용 신뢰성을 결정하는 수단으로 사용됩니다. 예를 들어 모바일 분석의 도움으로 Tala 회사는 대출인이 전화로 대화하는 방식으로 대출인의 신뢰성을 평가할 수 있었습니다.
전화. -
공과금에 대한 적시 지불: 특정 그룹에 대한 지불 시기 적절성
그들의 유틸리티 (전기, 물, 심지어 인터넷까지)과 신용은 점수를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 이것으로 밝혀짐
이러한 접근 방식을 통해 이러한 사람들은 일반적인 은행 환경에서라면 의미 있는 거래를 할 수 없었을 사람을 상대로도 변함없는 태도를 보여줄 수 있습니다. -
소셜 네트워크 게시물: 새로운 관행은 행동적 방법을 사용하는 것입니다.
소셜 네트워크의 애플리케이션에 대한 데이터를 통해 개인의 신뢰성을 판단합니다. 소셜 네트워크가 커뮤니케이션을 통해 신뢰성을 추정할 수 있게 해주는 이러한 접근 방식을 사용하면 사기 가능성을 판단하기가 쉬워집니다.
이러한 데이터 포인트는 신용 수집을 보다 전체적이고 포괄적으로 만듭니다. 그렇지 않았다면 신용 시장에서 배제되었을 잠재적 차용인은 이제
행동 경향으로 인해 대출을 받습니다.
위험 평가 및 사기 감지를 위한 ML 모델
AI 모델은 기존 모델보다 위험을 현저히 더 잘 판단할 수 있습니다. 머신 러닝의 확산은 광범위한 구조화되고
구조화되지 않은 데이터 세트를 통해 대출 기관은 대출인의 상환액을 더 정확하게 추산할 수 있는 새로운 솔루션을 제공받게 됩니다.
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위험 평가: 이전의 요점을 바탕으로 AI 모델은 다음을 식별할 수 있습니다.
기존 모델의 범위를 넘어서는 데이터 패턴. 예를 들어,
제스트 AI 기계 학습
알고리즘은 기존 채점 시스템이 할 수 없는 더 다양한 데이터 포인트를 사용하여 차용인을 평가합니다. 따라서 이를 통해 차용인이 채무 불이행할 확률을 더 정확하게 예측할 수 있습니다. -
사기 탐지: 다시 한번, 머신 러닝 모델은 사기 감지에 도움이 될 수 있습니다.
실시간으로 비정상적인 행동 패턴을 식별함으로써. 이러한 기술은 또한 금융 기관이 사기성 청구를 줄이고 보안을 강화하는 데 도움이 됩니다.
AI가 신용 접근을 쉽게 가능하게 하는 실제 사례
이미 AI 기술을 활용해 고객에게 신용 서비스를 제공하고 있는 핀테크 기업과 일반 은행 기관이 꽤 많습니다.
은행 계좌가 없는:
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탈라:
케냐와 필리핀에서 Tala는 모바일 폰 우선 플랫폼을 통해 기능하는 소액금융 포트폴리오를 만듭니다. 신용도를 평가하기 위해 Tala는 누군가가 기존 기록이 없는 전화 패턴과 같은 여러 비표준 데이터 소스를 고려합니다.
신용 채널. -
Kiva:
Kiva는 인터넷 기반 애플리케이션을 통해 다양한 지역에서 차별화되지 않은 경제를 추구하는 차용인에게 자금을 제공할 의향이 있는 대출자를 매칭하기 위해 인공지능을 구축합니다. 해당 플랫폼은 대출 요청을 분석하는 AI에서 실행됩니다.
대출인의 프로필을 통해 대출인의 상환 능력에 맞춰 간소화된 대출이 가능합니다. -
제스트 AI: 이 회사
제공 기계 학습
신용 위험을 평가하기 위해 대출 상환을 위한 대체 데이터를 분석하는 솔루션. 기계 학습 및 기타 모델링 프로세스를 사용하여 은행이 모델을 만들고 신용 위험을 분석하도록 지원함으로써 Zest AI는 대상 고객을 확대합니다.
은행에서 대출을 받다.
이러한 사례는 AI가 신용 공급을 늘리고 지금까지 무시당하고 배제되었던 사람들에게 금융 포용을 돕기 위해 어떻게 노력하고 있는지를 잘 보여줍니다.
지역 사회.
금융 포용에 있어서 AI의 장점
AI를 금융 서비스에 통합하면 소외된 계층의 신용 접근성이 향상되는 등 여러 가지 이점이 있습니다.
속도와 확장성
AI의 주목할 만한 측면 중 하나는 비교적 짧은 시간 안에 방대한 양의 정보와 데이터를 분석할 수 있는 능력입니다.
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대출 승인: AI의 자동화 기능 중 하나는 의사 결정 프로세스를 빠르게 하는 것입니다. 예를 들어, 기업
Tala는 몇 분 안에 대출을 제공할 수 있는 반면, 은행이 이런 신청을 승인하는 데는 보통 며칠이나 몇 주가 걸립니다. -
확장성: AI는 수백만 개의 데이터 항목을 병렬로 처리할 수 있습니다. 이러한 대규모 AI는 금융 서비스 제공을 용이하게 합니다.
은행 인프라가 발달되지 않은 도시 외곽의 농촌 인구에게 적용됩니다.
편향 감소
신용 평가에 대한 기존 의존은 종종 사회경제적 이유로 특정 데이터 세트와 연관되어 사회 집단이 제거되는 결과를 초래합니다.
지위 또는 사회적 구성:
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더 공정한 신용 평가: AI는 기존에 고려되지 않았던 데이터를 고려하여 평가 시스템을 설정합니다.
성별, 연령, 사회경제적 지위에 따른 차별로부터 개인을 보호하는 법률입니다.
개인화된 대출 상품
AI는 다양한 세그먼트에 초점을 맞춘 대출 상품의 개인화를 허용합니다.
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맞춤형 대출 상환 일정: 위험 모델링 외에도 금융 기관은 대출 상환 옵션을 권장할 수도 있습니다.
메타버스에서 대출인의 현재 상태에 대한 정보입니다. 이를 통해 채무 불이행을 최소화하면서 상환 가능성이 높아집니다.
도전과 윤리적 문제
미래 추세 및 권장 사항
AI는 특히 소외되고 방치된 인구 사이에서 재정적 이해력과 포용성을 크게 향상시킬 것으로 예상됩니다. 작업을 돕는 AI 도구는 다음과 같습니다.
대출 및 교육 통합을 통한 투자는 차용 전략 개념과 같은 측면을 신비화 해제하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI 기기는 저금융 지역의 현명한 금융 선택을 수행하는 능력을 회복할 것입니다. 연구에 따르면 이러한 기기는
지역의 금융 이해도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 20%
2030년 안에. 예를 들어, 중앙 집중화되지 않은 대출 시스템은 블록체인의 도움으로 안전한 AI 지원 거래를 용이하게 하여 신뢰를 구축할 수 있습니다.
연합 학습은 사용자를 노출시키지 않고 협력 학습을 통해 모델 개선을 지원하며, 이를 통해 데이터 보호로 인해 발생하는 문제를 크게 해결합니다.
세계 여러 지역의 법률입니다. 예상
연합 학습이 데이터 제약이 심한 지역에서 AI의 광범위한 수용 즉시성을 15% 이상 높일 수 있다는 것입니다. AI 기반 도구를 사용할 대체 대출 기관을 구축하는 방향으로 전환하는 회사의 경우, 엄청난 양의 데이터 세트를 보유하는 것이 매우 중요합니다.
A에 따라 최근에 공부하다,
광범위하고 포괄적인 AI 도구는 대출 가능성을 높여 대상 고객의 재정적 격차를 해소하고 저렴한 금융 서비스에 대한 접근성을 제공할 수 있습니다. 게다가 공정성의 우선권
그리고 변화하는 금융 환경에 적응하기 위해서는 앞으로 투명성과 지침에 대한 강조도 필요할 것입니다.
마지막 생각들…
AI는 개인의 신용을 평가하는 더 나은 방법을 보장함으로써 이전에는 활용되지 않았던 금융 포용성 확대를 위한 길을 열었습니다.
대출 산업에 대한 윤리적 한계 내에서 적절한 기술을 사용하여 포괄적인 분석을 수행한 경우 특정 개인의 필요에 맞게 개발된 틈새 금융 상품을 제공하는 것과 함께 위험을 감수합니다!
여전히 존재하는 알고리즘 편향이나 해결해야 할 애플리케이션 측의 개인 정보 보호 문제와 같은 여러 과제가 있습니다. 이러한 타겟 솔루션을 구현하는 이점이 단점보다 훨씬 더 크다는 것은 매우 분명합니다.
적절하게 관리된다면 위험은 감수할 수 있습니다! AI를 비즈니스 환경에 적절하게 통합하면 경제적 포용성이 더욱 커질 수 있으며, 이는 결국 주요 타깃이 되었던 모든 사람들에게 자원을 적절하게 할당하는 데 도움이 됩니다.
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- 출처: https://www.finextra.com/blogposting/27605/ai-and-financial-inclusion-how-smart-algorithms-are-transforming-access-to-credit?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs