با پیش‌بینی اندازه بازار وام‌دهی دیجیتال تا سال ۲۰۲۶ و رسیدن آن به ۲۰.۵ میلیارد دلار با نرخ رشد ۱۳.۸ درصد نرخ رشد مرکب سالانه (CAGR)، پذیرش فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و بلاک‌چین افزایش یافته است. مطالعات نشان داده‌اند که چنین استفاده‌ای از فین‌تک منجر به پردازش ۲۰ درصد سریع‌تر درخواست وام نسبت به سایر وام‌دهندگان، بدون هیچ اشتباهی در محاسبه، شده است؛ بنابراین این فناوری‌ها در ساختن کل فرایند مدیریت ریسک اعتباری یکپارچه، شفاف و مقیاس‌پذیر مفید هستند. در ادامه، تمام روندهای برتر حاکم بر بخش وام‌های دیجیتال و مدیریت ریسک اعتباری را بررسی خواهیم کرد.
مولفه‌های مدیریت ریسک در وام دیجیتال
موسسه‌های مالی، فین‌تک‌ها و وام‌دهندگان خصوصی زمانی متحمل ضرر می‌شوند که افرادی که از آن‌ها وام گرفته‌اند، وام‌های خود را نکول کنند (در بازپرداخت وام قصور کنند) و نتوانند در زمان تعیین‌شده، بازپرداخت وام را انجام دهند؛ بنابراین، مدیریت ریسک اعتباری مناسب ضروری است که به وام‌دهندگان مالی اجازه می‌دهد تا ضمن وام‌دادن پول، ریسک را ارزیابی، نظارت و مدیریت کنند تا با تحمل ریسک کلی آن‌ها همخوانی داشته باشد.
ارزیابی ریسک اعتباری
با یک رویکرد ارزیابی ریسک اعتباری قوی، سازمان‌های مالی می‌توانند متخلفان را به‌دقت بررسی کنند و مطمئن شوند به وام‌گیرندگانی که در محدوده ریسک اعتباری خود قرار دارند وام می‌دهند. داشتن اطلاعات مناسب در مورد توانایی وام‌گیرنده برای بازپرداخت بدهی در بازه زمانی معین، به سازمان کمک می‌کند تا از ضرر جلوگیری کند. این امر، ارزیابی ریسک اعتباری را به بخشی مهم از مدیریت ریسک وام تبدیل می‌کند.
مشخصات ریسک وام‌گیرنده شامل جزئیات مربوط به ضامن/وثیقه، پیشینه اعتباری، نیازهای سرمایه، پیشینه اعتباری، توانایی مالی و استاندارد وام است. وقتی نوبت به ارزیابی ریسک اعتباری وام‌گیرندگان می‌رسد، روش 3C یکی از تکنیک‌های برتر مدیریت ریسک اعتباری است که در ادامه توضیح می‌دهیم:
تجربه اعتباری (Credit Experience)
این برنامه قصد و ظرفیت وام‌گیرنده را برای بازپرداخت وام با تجزیه‌وتحلیل تجربه وام قبلی او ارزیابی می‌کند. بااین‌حال، اگر سابقه اعتباری وجود نداشته باشد، آن‌ها را به‌عنوان وام‌گیرندگان پرخطر نشان نمی‌دهد.
وثیقه (Collateral)
اگر وام‌گیرنده یک وثیقه یا ضامن بگذارد، کل فرایند وام‌دادن سرعت می‌گیرد. این مورد برای وام‌دهندگانی که پول قرض می‌دهند به‌عنوان ایمنی عمل می‌کند؛ درصورتی‌که وام‌گیرنده نتواند وام را در بازه زمانی معین بازپرداخت کند، می‌توانند وثیقه تعهدشده را بفروشند.
نقدینگی (Cash Flow)
این معیاری است که در مورد توانایی وام‌گیرنده برای بازپرداخت مانده بدهی می‌گوید. اگر نقدینگی ثابت و کافی وجود داشته باشد، وام‌گیرنده قادر خواهد بود بدهی خود را بدون هیچ مشکلی بازپرداخت کند.
مبارزه با پولشویی
مبارزه با پولشویی (AML) یک جزء مدیریت ریسک حیاتی در وام‌های دیجیتال، با هدف جلوگیری استفاده غیرقانونی از سیستم‌های مالی است. در حوزه دیجیتال، جایی که تراکنش‌ها به‌سرعت و فراتر از مرزها اتفاق می‌افتد، اقدامات مبارزه با پولشویی بسیار مهم است. وام‌دهندگان دیجیتال باید از فرایندهای بررسی دقیق مشتری، سیستم‌های نظارت بر تراکنش و ابزارهای تأیید هویت پیشرفته برای شناسایی و جلوگیری از فعالیت‌های پولشویی استفاده کنند.
پیروی از مقررات AML برای کاهش خطرات حقوقی و اعتباری و تضمین یکپارچگی پلتفرم وام، ضروری است. وام‌دهندگان دیجیتال با اجرای پروتکل‌های سخت‌گیرانه AML، امنیت عملیات خود را تقویت می‌کنند و به یک اکوسیستم مالی انعطاف‌پذیرتر و قابل‌اعتماد کمک می‌کنند.
رعایت مقررات
انطباق با مقررات یک جزء اصلی مدیریت ریسک در وام‌دهی دیجیتال است که از پایبندی به قوانین و استانداردهای صنعت اطمینان می‌دهد. در چشم‌انداز پویای وام‌های آنلاین، اقدامات انطباق برای کاهش خطرات قانونی و تقویت اعتماد در بین ذی‌نفعان بسیار مهم است. وام‌دهندگان دیجیتال باید شبکه پیچیده‌ای از مقررات حاکم بر حفاظت از داده‌ها، حقوق مصرف‌کننده و تراکنش‌های مالی را دنبال کنند. حفظ انطباق مستلزم نظارت مستمر بر چارچوب‌های نظارتی در حال تحول، اسناد قوی و ادغام انطباق با پلتفرم‌های دیجیتال است.
عدم رعایت قوانین و مقررات AML می‌تواند منجر به مجازات‌های شدید و آسیب به شهرت شود؛ بنابراین، یک رویکرد فعالانه برای انطباق با مقررات برای موفقیت پایدار و مشروعیت عملیات وام‌دهی دیجیتال ضروری است.
هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها در مدیریت ریسک
تمامی این‌ها تکنیک‌های پیشرفته‌ای را برای تجزیه‌وتحلیل مجموعه داده‌های بزرگ، شناسایی الگوهایی برای بینش عمیق و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده و همچنین تضمین وام‌دهی دقیق و کارآمد برای سازمان‌های مالی ارائه می‌دهند. در این بخش، خواهیم دید که چگونه این فناوری‌ها فضای وام‌دهی دیجیتال را بهبود می‌بخشند.
تشخیص تقلب (کلاهبرداری)
پیش‌بینی می‌شود تا سال ۲۰۲۵ هزینه جرایم سایبری در اقتصاد جهانی به ۱۰.۵ تریلیون دلار برسد؛ بنابراین، استفاده از هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها برای جلوگیری از حملات به‌ویژه در فضای وام دیجیتال ضروری است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین الگوهایی را شناسایی می‌کنند که نشان‌دهنده فعالیت‌های متقلبانه هستند و توانایی شناسایی و جلوگیری از تقلب (کلاهبرداری) را در زمان واقعی افزایش می‌دهند. تجزیه‌وتحلیل داده‌ها به شناسایی الگوهای غیرعادی یا موارد خارجی کمک می‌کند و به تراکنش‌ها یا برنامه‌های کاربردی جعلی احتمالی اشاره می‌کند.
گروه‌بندی مشتریان
طبق گزارش گارتنر، ۶۳ درصد از وام‌دهندگان دیجیتال هنگام ارائه تجربه شخصی به مشتریان خود با مشکل مواجه هستند. هوش مصنوعی و تجزیه‌وتحلیل داده، مشتریان را بر اساس عوامل مختلف گروه‌بندی می‌کند و استراتژی‌های بازاریابی شخصی و ارائه محصول را امکان‌پذیر می‌کند. تطبیق ارزیابی ریسک بر اساس گروه‌های مشتری، رویکرد متفاوت‌تری را برای وام‌دهی فراهم می‌کند.
رعایت مقررات
هوش مصنوعی بررسی‌های خودکار را برای اطمینان از پایبندی به الزامات نظارتی در حال تحول تسهیل می‌کند و خطرات مربوط به انطباق را کاهش می‌دهد. تجزیه‌وتحلیل داده‌ها به سازماندهی و پردازش داده‌ها برای گزارش‌های نظارتی کمک کرده و از دقت و به‌موقع بودن اطمینان حاصل می‌کند.
نظارت بر ریسک پویایی
هوش مصنوعی به طور مداوم بر معاملات و رفتار وام‌گیرندگان نظارت می‌کند و امکان ارزیابی ریسک در زمان واقعی و واکنش سریع به ریسک‌های نوظهور را فراهم می‌کند. برای وام‌دهندگان درگیر در بازارهای ثانویه، هوش مصنوعی می‌تواند استراتژی‌های معاملاتی را بر اساس شرایط بازار و پروفایل ریسک بهینه کند.
روند ۲۰۲۴ در وام دیجیتال
بسیاری از متخصصان برتر صنعت درباره روندهای مختلف وام‌دهی دیجیتالی که در سال ۲۰۲۴ حاکم خواهند شد، بحث کرده‌اند. از اتوماسیون و هوش مصنوعی و یادگیری ماشین گرفته تا وام‌دهی تفکیک شده و پایدار، جنبه‌های بسیاری در حوزه مدیریت ریسک، وام‌دهی و مدیریت اعتبار وجود دارد.
اولویت‌بندی استانداردهای ریسک وام‌دهی و پایداری
با افزایش تغییرات نظارتی در وام‌دهی مدیریت ریسک، موسسات مالی ملاحظات اجتماعی و زیست‌محیطی مختلفی را نیز شامل می‌شوند. انتخاب عوامل مختلف زیست‌محیطی، اجتماعی و حاکمیتی (ESG) در مدل‌های ریسک قوی به بانک‌ها و سایر موسسات مالی اجازه می‌دهد تا اعتماد مصرف‌کننده را دست‌نخورده نگه دارند.
دیجیتالی‌سازی و اتوماسیون با مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
هوش مصنوعی مولد در خودکارسازی کل چرخه عمر وام و تجزیه‌وتحلیل مالی سطح بالا مفید خواهد بود. پذیره‌نویسی و تحلیل‌گر ناهنجاری مبتنی بر هوش مصنوعی مدیریت ریسک وام را ساده می‌کند و راه‌حل‌های بانکی شخصی‌سازی شده فوق‌العاده‌ای را ارائه می‌دهد. این فرصت‌های رشد قابل‌توجهی را برای بانک‌ها و سایر موسسات مالی برای استراتژی دارایی‌های دیجیتال ایجاد می‌کند.
با ترکیب این نوآوری‌ها، راهکار خلق کسب‌وکار اعتباری «وادی» در خط مقدم این تکامل قرار گرفته است. ویژگی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای ساده‌سازی جنبه‌های مختلف فرایند وام‌دهی طراحی شده‌اند:
- امتیازدهی اعتبار پیشرفته: با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، راهکار «وادی» مدل‌های امتیازدهی اعتباری پیچیده‌تری را ارائه می‌دهد که ارزیابی‌های دقیق‌تر و ریزبینانه‌تری از ریسک را ارائه می‌دهد.
- تصمیم‌گیری خودکار: قابلیت‌های هوش مصنوعی این پلتفرم شامل ابزارهای تصمیم‌گیری خودکار است که می‌توانند سریع‌تر برنامه‌ها را پردازش کنند و زمان و هزینه‌های مرتبط با تاییدیه وام را کاهش دهند.
- تشخیص و پیشگیری از تقلب (کلاهبرداری): با استفاده از هوش مصنوعی، راهکار «وادی» امنیت تراکنش‌ها را با شناسایی و کاهش خطرات احتمالی تقلب (کلاهبرداری) افزایش می‌دهد.
- راه‌حل‌های مالی شخصی‌سازی شده: هوش مصنوعی در راهکار «وادی» امکان ایجاد پیشنهادها وام‌های شخصی‌سازی شده را فراهم می‌کند که با پروفایل‌ها و نیازهای وام‌گیرنده همسو می‌شوند و در نتیجه تجربه و رضایت مشتری را بهبود می‌بخشند.
- دیدگاه‌های مبتنی بر داده: الگوریتم‌های هوش مصنوعی این پلتفرم، حجم وسیعی از داده‌ها را تجزیه‌وتحلیل می‌کنند تا دیدگاه‌های ارزشمندی را ارائه کنند، وام‌دهندگان را قادر می‌سازد تا تصمیمات آگاهانه بگیرند و روندهای بازارهای نوظهور را شناسایی کنند.
امتیاز اعتباری و ارزیابی سرمایه‌گذاری
آخرین امتیاز اعتباری مبتنی بر یادگیری ماشین و تجزیه‌وتحلیل ریسک بلادرنگ به مشتریان امکان می‌دهد تا تنها با چند کلیک ارزیابی‌های قابل‌اعتمادی داشته باشند. با پیشرفت‌هایی در برچسب‌گذاری، طبقه‌بندی اسناد و پردازش، بانک‌ها می‌توانند تجربه مشتری سریع و روانی را که کاربران به دنبال آن هستند ارائه دهند.
اجرای هوش مصنوعی و سیاست‌های نظارتی در مناطق مختلف
همان‌طور که فناوری‌های هوش مصنوعی به‌سرعت در حال تکامل هستند، کشورها نیاز به ایجاد دستورالعمل‌ها و مقررات روشن برای اطمینان از استفاده ایمن و مسئولانه از آن‌ها را تشخیص می‌دهند. این بخش به این می‌پردازد که چگونه مناطق مختلف، به‌ویژه انگلیس، آمریکا و کانادا، به وظیفه ادغام هوش مصنوعی در زیرساخت‌های اجتماعی و اقتصادی خود نزدیک می‌شوند و درعین‌حال به خطرات و چالش‌های ذاتی ناشی از این فناوری‌های پیشرفته نیز می‌پردازند:
انگلیس
بر اساس اعلام Bletchley که توسط ۲۸ کشور از جمله انگلیس، اتحادیه اروپا، چین و آمریکا امضا شد، همکاری بین همه کشورهای امضاکننده برای اتخاذ رویکردی مشترک برای هوش مصنوعی و رسیدگی به خطرات مرتبط با آن ایجاد شد. در انگلیس، هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای در خدمات مالی، از جمله راه‌حل‌های پیشرفته برای سیستم مدیریت وام در انگلیس، ادغام می‌شود تا به ساده‌سازی عملیات وام‌دهی و اطمینان از انطباق با مقررات کمک کند.
آمریکا
کاخ سفید در ۳۰ اکتبر ۲۰۲۳ یک فرمان اجرایی صادر کرد که بر استفاده ایمن و مسئولانه از هوش مصنوعی در این کشور تمرکز خواهد کرد. بر اساس این فرمان، همه بخش‌های کلیدی باید استانداردها و شیوه‌های مناسبی را در عرض ۳ تا ۱۲ ماه توسعه دهند که کل چرخه هوش مصنوعی را پوشش دهد.
کانادا
قانون داده‌ها و هوش مصنوعی (AIDA) پیشنهادی کانادا دستورالعمل‌هایی را برای طراحی، توسعه و استقرار نهایی سیستم‌های هوش مصنوعی در این کشور ارائه می‌کند. بااین‌حال، این قانون به دلایل متعددی مورد بررسی دقیق قرار گرفته است و نیاز به تغییرات خاصی در این قانون وجود دارد تا بتوان آن را به‌درستی تصویب کرد. همان‌طور که هوش مصنوعی به شکل‌دهی چشم‌انداز وام‌دهی ادامه می‌دهد، تقاضا برای نرم‌افزار مدیریت وام نوآورانه در کانادا در حال افزایش است و به موسسات مالی کمک می‌کند تا فرایندها را ساده‌تر کرده و مدیریت ریسک را افزایش دهند.
جمع‌بندی
با رونق صنعت وام دیجیتال با اجرای هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۴، بازار جهانی وام دیجیتال به یک واحد همگرا تبدیل می‌شود. تمام آخرین روندها و تکنیک‌های مدیریت ریسک اعتباری به تقویت رشد پایدار کمک می‌کند که مقررات مناسب، همکاری‌ها و انطباق فعال را تضمین می‌کند. این امر دستاوردهای جدیدی را برای چشم‌انداز وام به ارمغان می‌آورد و به ایجاد یک اکوسیستم مالی مسئولانه، متمرکز بر مصرف‌کننده و انعطاف‌پذیر کمک می‌کند.
پیشرو بودن با نرم‌افزار وام‌دهی مطمئن، ایمن و سازگار برای هر مؤسسه مالی ضروری است. اگر به دنبال انجام این تغییرات با فناوری پیشرفته هستید، راهکار «وادی» راه‌حل‌های مورد نیاز را ارائه می‌دهد. تخصص ما در ارائه پیشرفته‌ترین نرم‌افزارهای وام‌دهی تضمین می‌کند که کسب‌وکار شما در خط مقدم انقلاب وام‌دهی دیجیتال باقی می‌ماند. برای کسب اطلاعات بیشتر امروز با ما تماس بگیرید.
