Foto: CRIF
Ide o novú rodinu inovatívnych fintech služieb, ktoré vyvinula a prevádzkuje skupina spoločností CRIF a s súčasnosti ju v lokalizovanej verzii ponúkame aj zákazníkom na našom, slovenskom trhu.
Týmito službami reagujeme na požiadavky a potreby poskytovateľov služieb nielen z finančného sektora, ktorí majú ambíciu vyhovieť očakávaniam svojich klientov, teda spotrebiteľov a podnikateľov, na komfort a jednoduchosť používania služieb. Základom našich fintech služieb je maximálne využívanie inovatívnych možností open bankingu. Zároveň chceme zefektívniť elektronizáciu procesu identifikácie klienta a jeho onboradingu.
Práve európska smernica PSD 2 o otvorenom bankovníctve mohla priniesť nové obchodné príležitosti nielen bankám, ale aj nebankovým spoločnostiam, ktoré poskytujú úvery, i ďalším spoločnostiam, ktoré preverujú bonitu svojich klientov. Ako napríklad?
Analýza transakčných dát z bankových účtov klientov umožňuje lepšie a rýchlejšie overenie bonity a schopnosti klienta splácať úvery.V porovnaní s doteraz bežným posudzovaním údajov o príjmoch a z úverových registrov sa to najviac prejavuje v skupine ľudí, ktorí nemajú vybudovanú žiadnu úverovú históriu. Buď sú to bonitní ľudia, ktorí úvery jednoducho nepotrebovali využívať, alebo mladí ľudia.
Práve mladí klienti sú pre mnohé spoločnosti žiadanou a atraktívnou skupinou zákazníkov, majú potenciál stať sa dlhodobými a vernými zákazníkmi, ale na strane druhej môžu byť aj vysoko rizikovými klientami. Otvorené bankovníctvo s analýzou transkčných dát z bankových účtov umožňuje poskytovateľom pôžičiek lepšie vyriešiť dilemu, s akými podmienkami poskytnú mladému žiadateľovi úver bez toho, aby to ohrozilo jeho schopnosť úver riadne splácať.
Akú výhodu môže otvorené bankovníctvo ponúknuť bežným spotrebiteľom?
Dôležitým prvkom analýzy transakčných dát je skutočnosť, že ju realizujeme s využitím strojového učenia a prvkov umelen inteligencie. Výsledkom je, že analýza je veľmi podrobná a umožňuje veľmi detailný pohľad na nákupné zvyklosti konkrétneho spotrebiteľa.Inteligentná analýza nákupných položiek môže napríklad ukázať, že majiteľ účtu často platí vysoké čiastky na opravu svojho automobilu. Otvára sa tak priestor, aby dostal ponuku na nové auto s dobrou možnosťou financovania.
Dôležité je, aby vo všetkých prípadoch pokročilej analýzy z transkačných dát ťažil zákazník, ktorému nová služba pomôže ušetriť značné výdavky, ako aj poskytovateľ služby, ktorý dokáže transkačné dáta vhodne monetizovať.
Článok pokračuje na nasledujúcej strane: