Кредиторы внедряют альтернативные источники данных для повышения точности оценки заемщиков. Компания Personify Financial увеличила уровень одобрения заявок для недостаточно охваченных сегментов на 8% за счет анализа банковских транзакций. Модель Affirm, использующая алгоритмы трансформаторов для детального изучения кредитной истории, обеспечила рост завершенных покупок на 3,4% при сохранении прежнего уровня рисков.
Модель LendScore от Plaid показала уровень одобрения 73% против 65% у традиционных систем при сопоставимом риске. При аналогичном уровне одобрения риск снизился на 41%. Инструмент позволил увеличить количество одобрений для заемщиков с «тонким» кредитным файлом до 5 раз. По данным Бюро по защите прав потребителей, около 25 миллионов взрослых жителей США не имеют достаточной кредитной активности для оценки.
Качество данных остается барьером для кредитования бизнеса. Опрос 350 финансовых руководителей показал, что 57% из них считают неполные или неточные записи главной проблемой андеррайтинга. В результате микробизнес получает одобрение в 77% случаев, тогда как крупные компании — в 95%. Около 19% заявок от малых предприятий отклоняются из-за невозможности подтвердить кредитоспособность.
Для решения этих задач Sage и Satago используют структурированные бухгалтерские данные в андеррайтинге. Партнерство открывает кредиторам доступ к счетам, данным о движении денежных средств и бухгалтерским книгам в режиме реального времени. Федеральная резервная система предупреждает, что модели на основе альтернативных данных все еще сталкиваются с проблемами качества, стоимости и отсутствием проверки в течение полного бизнес-цикла.
