Data alternatif untuk meningkatkan populasi Indonesia secara finansial – Opini

Seiring dengan semakin cepatnya adopsi digital di Indonesia, pemberi pinjaman merasa sulit untuk menemukan sumber data yang cepat, pelacakan waktu nyata, dan terkini untuk transaksi online. Negara ini akan menyaksikan pertumbuhan luar biasa dalam transaksi digital pada 33,2 persen Secara tahunan, menjadi 337 triliun rupee tahun ini dari sekitar 253 triliun rupee pada tahun 2020. Namun demikian, kurangnya data yang dapat diandalkan di Indonesia untuk mengambil keputusan kredit telah menyebabkan ketidakefisienan ekosistem keuangan.

Hal ini menyebabkan kebutuhan untuk mempertimbangkan data alternatif yang akan memberikan panduan visual untuk kredibilitas keuangan peminjam di negara tersebut. Ini juga akan memberi pemberi pinjaman gambaran umum tentang default dalam risiko yang dikendalikan. Data alternatif telah terbukti melengkapi metode pemeringkatan kredit tradisional yang pasti akan meningkatkan jumlah kelayakan kredit konsumen dalam populasi.

Merupakan hal yang umum bagi pemberi pinjaman untuk melihat data alternatif ketika peminjam tidak memiliki latar belakang kredit historis atau ketika dia baru mengenal kredit (NTC). Beberapa contoh termasuk lulusan baru, pencari kerja pertama kali, dan penduduk daerah terpencil yang memiliki akses terbatas ke bank dan layanan keuangan.

Penilaian data alternatif dapat dilakukan dengan menggabungkan perusahaan sektor swasta, perusahaan tekfin, dan lembaga non-keuangan. Menggunakan data alternatif dan memanfaatkan konsumsi digital di dunia yang sangat terhubung dapat membantu membuat profil kredit lebih cepat.

Karena itu, perusahaan fintech seperti CredoLab menggunakan strategi berbasis izin yang tidak bias dan menyetujui penghitungan skor kredit prediktif. Memanfaatkan seluruh metadata ponsel cerdas non-pribadi, CredoLab memungkinkan semua penghuni mengamankan kredit yang layak mereka dapatkan. Demikian pula, pemberi pinjaman yang mengadopsi metode data alternatif untuk menilai kredit lebih cenderung memberi peminjam kesempatan untuk mendapatkan pinjaman.

Data alternatif terutama berisi kumpulan data ortogonal atau tidak konvensional dibandingkan dengan metode pencatatan data tradisional. Kualitas ini memperkuat kekuatan prediktif keseluruhan dari seluruh portofolio populasi dan bukan hanya pelanggan baru untuk diberi kredit. untuk saya Penelitian, Memasukkan data pengganti ke dalam proses peminjaman mereka akan membantu pemberi pinjaman dengan memungkinkan mereka mengidentifikasi peminjam yang berisiko kredit baik sambil secara efektif menyaring penipu.

Banyak konsumen tetap “tidak terlihat” yang berarti kurangnya riwayat kredit yang tersedia. Pemberi pinjaman menilai peminjam berdasarkan data profil kredit peminjam yang sudah ada sebelumnya. Hal ini dapat mengakibatkan peminjam yang baik ditolak aksesnya ke kredit karena mereka tidak dapat dipisahkan dari risiko yang lebih buruk. Data alternatif dapat mengubah proses pengambilan keputusan ini.

90% populasi Indonesia dari 152 juta Pengguna internet telah melakukan transaksi online minimal satu kali. Ini diterjemahkan menjadi fakta bahwa mereka dapat mengamankan opsi pembayaran kredit pada saat pembelian. Pedagang atau pemberi pinjaman pihak ketiga yang memungkinkan hal ini bergantung pada informasi sebelumnya yang diberikan oleh konsumen dan kesiapan kartu debit / kredit pada saat pembelian.

Dalam skala yang lebih besar, penduduk Indonesia dapat mengakses solusi kredit yang lebih besar jika data alternatif tersedia untuk semua. Bergantung pada kebutuhan industri dan database konsumen, metode data alternatif akan dapat memberikan wawasan kredit tambahan kepada pemberi pinjaman. Pemberi pinjaman juga akan diberi kesempatan untuk memperluas portofolio kredit mereka, yang akan menghasilkan inklusi keuangan di negara tersebut.

Data alternatif akan membantu menjembatani kesenjangan antara penerima pendapatan menengah dan pemberi pinjaman dengan memaksimalkan tingkat persetujuan pinjaman dan menjaga tingkat hutang buruk pada tingkat yang terkendali. Ini akan mengurangi ketidakkonsistenan data antara skor dan konsumen yang tidak dapat dikontrol. Mereka yang diidentifikasi sebagai kredit tak terlihat atau file kredit buruk dengan skor kredit rendah bisa mendapatkan dorongan tambahan untuk meningkatkan skor pendukung mereka. Salah satu fungsi terpenting dari memasukkan data pengganti dalam penilaian data tradisional, seperti disebutkan sebelumnya, adalah ortodoksi konsepnya.

Akses ke layanan keuangan dan kapabilitas kredit akan memungkinkan masyarakat untuk tumbuh, memakmurkan bisnis, dan ekonomi yang berkembang. Potensi ekosistem yang inklusif secara finansial di Indonesia adalah akses yang mudah dan merata ke jasa keuangan. Memanfaatkan penggunaan data alternatif melalui penilaian perilaku, metadata non-pribadi, dan penetrasi internet akan menunjukkan peluang yang belum pernah terjadi sebelumnya untuk menggunakan teknologi untuk mencapai inklusi keuangan.

Konsumen yang sebelumnya tidak dapat dipinjamkan dan sebelumnya tidak dapat dinilai telah memperoleh manfaat dari penggabungan metode data alternatif ke dalam sistem pencatatan data tradisional. Meskipun tidak ada pendekatan satu ukuran untuk semua untuk semua negara, bergantung pada ekonomi dan industri, sumber data alternatif diharapkan menjadi metode penilaian pelengkap untuk menyediakan akses yang sama kepada seluruh penduduk ke layanan keuangan.

***

Penulis adalah Direktur Penjualan dan Manajer Negara di CredoLab