Транзакционные аналитические данные расшифровка информации для принятия обоснованных решений в кредитовании.

Расшифровка транзакционных аналитических данных ключ к обоснованным решениям в кредитовании

В мире финансов тихо происходит революция, и все дело в транзакционной аналитике. Этот подход преображает способ функционирования финансовых учреждений, особенно в сфере кредитования. Используя огромные скопления данных, скрытых в повседневных транзакциях, транзакционная аналитика ставит под сомнение традиционные оценки кредитоспособности и открывает путь к новой эпохе финансовой инклюзивности и эффективности.

В прошлом банки в основном полагались на традиционные источники данных при принятии кредитных решений. Однако недавние потрясения глобальной пандемии выявили ограничения этих традиционных моделей. Современная кредитная среда требует более динамичного подхода к принятию решений, способного адаптироваться к непредвиденным вызовам и включить более полный набор понимания ситуации. Транзакционные данные, ранее являвшиеся исключительным достоянием банков и платёжных систем, стали доступными для более широкого круга заинтересованных лиц благодаря Open Banking. Эта доступность расширяет возможности кредитования для порядка трёх миллиардов взрослых по всему миру, у которых отсутствует кредитная история, способствуя развитию финансовой инклюзии.

Итак, что делает транзакционную аналитику особенно привлекательной сегодня? По словам Питера Ульда, финансового аналитика и комментатора, транзакционная аналитика – это доступный и индикативный инструмент оценки финансового состояния в режиме реального времени. Кроме того, недавние вычислительные и математические достижения сделали обработку и анализ таких данных более эффективными и показательными. В третьих, доступность транзакционных данных через открытые банковские фреймворки позволяет банкам отслеживать результативность и риск в режиме реального времени, преодолевая ограничения исторических данных. Наконец, транзакционные данные соответствуют регуляторным стандартам на рынках и могут быть легко интегрированы в различные точки контакта в процессе принятия решений.

Присоединяйтесь ко мне и исследуйте трансформационную силу транзакционной аналитики в стремлении к более динамичной, инклюзивной и эффективной финансовой среде.

• Создание персонализированного AI-консультанта по торговле с использованием GPT-4
• Компания Meta использовала защищенные авторским правом книги для обучения своей модели LLaMA, авторы подали иск
• Оценка заявок RAG с помощью RAGAs

Суть транзакционной аналитики

Транзакционная аналитика, интегральная составляющая современного кредитования, основана на нескольких ключевых концепциях и методологиях, которые помогают финансовым учреждениям извлекать ценные идеи из транзакционных данных. Этот подход, ориентированный на данные, включает подготовку данных, категоризацию транзакций и агрегацию данных, что приводит к извлечению значимых пониманий, определяющих кредитные решения.

Основные концепции и методологии

Транзакционная аналитика основана на фундаментальном принципе использования транзакционных данных, таких как банковские и финансовые записи, для принятия обоснованных кредитных решений. Вот основные концепции транзакционной аналитики.

Транзакционные данные

Транзакционные данные – это тип информации, получаемой из транзакций, охватывающий важные детали, такие как время и место совершения транзакции, цены товаров, способ оплаты, применимые скидки, а также дополнительные характеристики, связанные с транзакцией. Эти данные обычно собираются на момент продажи и представляют результаты различных приложений, используемых в повседневной деловой деятельности, связанной с покупкой и продажей. Они формируют сложную сеть данных, исходящих из разнообразных устройств, используемых для осуществления финансовых транзакций, включая серверы кассовых аппаратов, программное обеспечение безопасности, банкоматы и платежные шлюзы.

Подготовка данных

Процесс начинается с подготовки данных, критического шага в обеспечении точности и качества информации, используемой для анализа. Данные из различных источников, включая банковские счета и финансовые записи, собираются, очищаются и стандартизуются для создания последовательного набора данных. Подготовка данных необходима, чтобы обеспечить, что последующий анализ будет основан на надежной и безошибочной информации.

Категоризация транзакций

После подготовки данных следующим шагом является категоризация транзакций. Это включает логическую группировку транзакций для выявления паттернов и тенденций. Алгоритмы машинного обучения играют важную роль в этом процессе, позволяя системе распознавать случаи, когда одна и та же компания использует несколько стратегий наименования или когда разные системы кассовых аппаратов используют вариации имени розничного торговца. Категоризация придает структуру транзакционным данным, что упрощает получение понимания.

Агрегация данных

Агрегация данных – это объединение транзакционных данных в унифицированный централизованный набор данных. Путем агрегации данных из разных источников, таких как разные банки и кредитные союзы, кредиторы могут получить всестороннее представление о финансовой активности заемщика. Это особенно ценно при оценке потока денежных средств, расходов и доходов. Агрегация данных позволяет получить всестороннее понимание финансового состояния заемщика.

Структурированный анализ

Структурированные транзакционные данные подвергаются анализу. В процессе используются машинное обучение и предиктивная аналитика. Данные анализируются на предмет выявления тенденций, отклонений и паттернов, которые могут помочь в принятии кредитных решений. Цель заключается в превосходстве над традиционными кредитными рейтингами и использовании транзакционных данных для точной оценки способности заемщика выплачивать кредиты.

Трансакционная аналитика может предоставить детальное понимание финансового состояния заявителя, включая привычки расходов, доходы и денежные потоки. Эти познания используются для проведения анализа денежных потоков, предлагая более всеобъемлющую перспективу, чем только кредитные показатели. Такое всестороннее видение позволяет кредиторам принимать более обоснованные решения, особенно при оценке заявителей с плохой кредитной историей или отсутствием кредитной истории.

В следующем разделе этой статьи я более глубоко рассмотрю практические применения трансакционной аналитики в кредитовании.

Применение в кредитовании

Модели кредитного риска служат основой финансовых учреждений, обеспечивая прибыльность, стабильность и клиентский опыт. Они играют ключевую роль в быстром выявлении клиентов с надежным кредитным риском, которые могут получить финансирование без задержек. Однако эти модели часто полагаются на устаревшие исторические данные, особенно в современной динамической экономической среде.

Таким образом, пандемия COVID-19 подчеркнула ограничения традиционных кредитных моделей, поскольку финансовое положение потребителей быстро менялось. Заявители, которые ранее считались низкорисковыми, могли столкнуться с значительно измененной финансовой ситуацией, что затрудняло точное прогнозирование их платежеспособности.

Трансакционная аналитика предлагает решение этой проблемы, предоставляя динамическое и актуальное понимание уникальной финансовой ситуации каждого клиента. Она создает “отчет о прибылях и убытках” в режиме реального времени для каждого клиента, позволяя кредиторам различать на первый взгляд похожих заявителей.

Например, используя инструменты обработки и категоризации транзакционных данных, такие как Q.Refinery, кредиторы могут обнаружить мельчайшие детали, которые упускаются традиционным мерам. Они могут выявить скрытые риски у заявителей, которые могут казаться надежными с точки зрения кредитоспособности на первый взгляд, но представляют неприемлемый уровень риска в условиях поколенческого спада.

В то же время, транзакционная аналитика позволяет точно подтверждать доходные заявления, анализируя данные о доходах в режиме реального времени. Кроме того, она позволяет кредиторам выявить рисковые расходные паттерны, такие как чрезмерные азартные игры, которые могут свидетельствовать о повышенном риске, и оценить стабильность доходов со временем. Эти дополнительные возможности способствуют более всесторонней и точной оценке заявителей, что в конечном итоге полезно как кредиторам, так и заемщикам.

Преимущества трансакционной аналитики в кредитовании для кредиторов и заемщиков

Трансакционная аналитика радикально меняет практику кредитования, принося множество преимуществ как для кредиторов, так и для заемщиков. Этот преобразующий подход позволяет кредиторам принимать более обоснованные решения по выдаче кредита, улучшая финансовый опыт заемщиков. Вот основные преимущества:

Для кредиторов

• Более точная оценка риска: Трансакционная аналитика позволяет кредиторам выйти за рамки традиционных кредитных оценок и более точно оценить риск заемщиков. Анализируя трансакционные данные, кредиторы получают детальное представление о финансовом состоянии заявителя, включая денежный поток, расходные паттерны и источники дохода. Это всестороннее представление помогает кредиторам принимать более обоснованные решения относительно кредитоспособности заявителя.
• Персонализированные условия кредита: С помощью трансакционной аналитики кредиторы могут настраивать условия кредита для каждого заемщика отдельно. Эта персонализация основана на уникальной финансовой ситуации заемщика, что гарантирует соответствие условий кредита его возможности погашения. Кредиторы получают преимущество в виде сниженного риска дефолта, а заемщики получают кредиты, лучше соответствующие их финансовым возможностям.
• Улучшенная скорость и эффективность: Трансакционная аналитика упрощает процесс подачи заявки на кредит. Автоматизируя ключевые задачи принятия решений и включая более широкий набор данных, кредиторы могут принимать быстрые решения о кредитовании. Эта эффективность особенно полезна для местных кредиторов и региональных банков, позволяя им конкурировать с более крупными банками и финтех-компаниями, предлагающими быстрые финансовые решения.
• Расширенный ассортимент продуктов: Благодаря более быстрым и экономически эффективным процессам одобрения, кредиторы могут расширить ассортимент кредитных продуктов, которые они могут поддерживать. Меньшие займы становятся экономически целесообразными, позволяя кредиторам привлекать более широкую аудиторию клиентов. Коммерческие и региональные кредиторы могут конкурировать на рынках, традиционно контролируемых крупными институтами, предлагая ценные местные знания и услуги взаимоотношений.

Для заемщиков

• Персонализированные условия кредита: Заемщики получают преимущества от трансакционной аналитики в виде персонализированных условий кредита, соответствующих их финансовым возможностям. Это позволяет получать кредиты, лучше подходящие под их уникальные ситуации, снижая риск дефолта и финансового напряжения.
• Возможно более низкие процентные ставки: Трансакционная аналитика может привести к более низким процентным ставкам для заемщиков с хорошей финансовой историей. Это не только снижает стоимость кредитования, но и делает кредиты доступнее для более широкого круга заявителей.
• Более быстрое одобрение кредита: Благодаря эффективности трансакционной аналитики, процесс одобрения кредита становится быстрее. Заемщики получают более быстрые решения и финансирование, сокращая время ожидания выплаты кредита.
• Финансовая инклюзия: Заемщики, не имеющие кредитной истории или имеющие плохую кредитную историю, получают преимущества от инклюзивной природы трансакционной аналитики. Она открывает возможности для людей, ранее исключенных из традиционного кредитования из-за ограниченной кредитной истории.
• Снижение финансового нап
  

  Транзакционная аналитика является нечто принципиально новым в области кредитования, принесшим пользу как кредиторам, так и заемщикам. Она способствует финансовой инклюзивности, персонализации и эффективности, в конечном счете приводя к более благоприятному опыту кредитования для всех сторон.

  Проблемы

  Проблемы в транзакционной аналитике простираются от сложностей качества данных до более широкой среды данных о конфиденциальности и регулирующего соблюдения.

  Качество данных

  Один из основных вызовов заключается в обеспечении качества данных и точности, учитывая возможность неверных временных меток и данных без меток в транзакционных записях. Неточные временные метки могут исказить последовательность транзакций и затруднить точное понимание финансовых потоков, а данные без меток могут неясно классифицировать типы транзакций. Это требует тщательной предобработки данных и процедур очистки для исправления этих расхождений, обеспечивая более надежный и значимый анализ.

  Конфиденциальность данных

  Конфиденциальность данных представляет собой другую значительную проблему. Использование транзакционных данных, которые часто содержат чувствительную финансовую информацию, требует строгого соблюдения правил защиты данных. Обеспечение конфиденциальности клиентов и соблюдение законов о защите данных, таких как GDPR или HIPAA, имеют важное значение. В этом важным является бережное обращение с личными данными и внедрение надежных мер безопасности. Кредиторы и финансовые учреждения должны применять такие стратегии, как анонимизация, шифрование и безопасное хранение данных, чтобы защитить конфиденциальные транзакционные данные. Проблема заключается в достижении правильного баланса между полезностью данных для аналитики и конфиденциальностью данных для снижения возможных нарушений или злоупотреблений.

  В заключение, я хотел бы подчеркнуть решающую роль транзакционной аналитики в современной системе кредитования, позволяющей кредиторам делать информированные и точные оценки кредитного риска. В сегодняшней динамичной экономической среде исторических данных недостаточно для оценки финансового состояния заемщиков. Транзакционная аналитика предлагает возможность получать результаты в реальном времени, помогая кредиторам различать заслуживающих доверия заявителей от тех, кто представляет болив высокие риски.

  Я убежден, что в эру данных сектор финтех должен принять транзакционную аналитику для улучшения практик кредитования и способствовать финансовой инклюзии. Пришло время для индустрии воспользоваться данной возможностью и внести инновации в оценку кредитного риска и предоставление кредитов, в конечном итоге принося пользу как учреждениям, так и заемщикам. Присоединяйтесь ко мне в исследовании и использовании транзакционной аналитики для принятия более правильных решений по кредитованию.