Vsi štirje uradi so bili ključni pri zbiranju in vzdrževanju kreditnih informacij posameznikov in nefizičnih oseb. Kreditni uradi zbirajo podatke posojilodajalcev, ustvarjajo kreditna poročila, ki posojilodajalcem pomagajo pri oceni kreditne sposobnosti in jim omogočajo sprejemanje odločitev na podlagi informacij.
Ti uradi posojilodajalcem nudijo celovit pogled na kreditno zgodovino potrošnika, kar omogoča natančne ocene tveganja. To je zmanjšalo število nedonosnih sredstev (NPA) in spodbudilo bolj zdravo posojilno okolje.
Pojav bonitetnih točk je demokratiziral posojilni proces, ljudem olajšal pridobivanje posojil, s čimer je spodbudil finančno vključenost in gospodarsko rast. Vse večja zavest med posojilodajalci, da je mogoče posojila določiti ceno na podlagi kreditnega obnašanja, je izpostavila nove priložnosti za celoten posojilni ekosistem.
Kreditni uradi po vsem svetu ponujajo vrsto izdelkov in storitev, vendar obstajajo razlike v njihovih pristopih in ponudbi. Kreditne ocene v Indiji segajo od 300 do 900, pri čemer višje ocene kažejo na boljšo kreditno sposobnost. V nasprotju s tem se rezultati ameriških birojev gibljejo od 300 do 850 in imajo bolj sofisticirane in raznolike ponudbe, ki odražajo zrelo kreditno infrastrukturo.
Čeprav so biroji v Indiji stari le dve desetletji v primerjavi z biroji v ZDA, ki so stari okoli 150 let, je Indija, ko se premika proti kreditnim informacijam 2.0, pripravljena sprejeti več inovacij, ki bi morale izboljšati zmogljivosti bonitetne ocene industrije in uskladiti njene prakse. bolj približati svetovnim standardom
Posojilodajalci v Indiji se soočajo z več izzivi. Ena glavnih težav so nepopolni in netočni kreditni podatki, ki lahko vodijo do napačnih kreditnih odločitev. Razdrobljeni viri podatkov in nedosledno poročanje finančnih institucij to težavo še poslabšujejo, posojilodajalcem pa je težko pridobiti celovit pogled na kreditno vedenje potrošnika.
Poleg tega pomanjkanje kreditne zgodovine za znaten del prebivalstva, zlasti tiste, ki prvič najemajo posojilo, in prebivalce podeželja predstavlja veliko tveganje. V zadnjem času je zaskrbljujoč trend velike razlike v rezultatih, ki jih ustvarijo različni biroji, kar je težko razložiti.
Ti izzivi poudarjajo nujno potrebo po inovativnih rešitvah in robustnih mehanizmih za izboljšanje točnosti in celovitosti kreditnih podatkov.
Prihodnost obeta prilagojene modele kreditnega točkovanja, ki izkoriščajo tehnologije, kot sta umetna inteligenca (AI) in strojno učenje (ML), za zagotavljanje natančnejših in prilagojenih kreditnih ocen. To bo koristilo tako posojilodajalcem kot posojilojemalcem ter pomagalo pospešiti finančno vključenost.
Te tehnologije omogočajo razvoj sofisticiranih modelov točkovanja tveganja, ki lahko bolje predvidijo vedenje potrošnikov in zmanjšajo neplačila. Fintech industrija bo to videla kot pomemben katalizator rasti.
Poleg tega se regulativni scenarij razvija, pri čemer oblasti poudarjajo zasebnost podatkov in varnostne ukrepe za zaščito potrošnikov. Indijska centralna banka (RBI) je lani uvedla okvir za nadomestila potrošnikom za zamude pri reševanju njihovih pritožb. Takšne pobude RBI so namenjene učinkovitejšemu reševanju potrošniških sporov. Ti napredki bodo ustvarili večje zaupanje med strankami in posojilodajalci.
Zdi se, da so se v teh zgodnjih letih industrije kreditnih uradov v Indiji posojilodajalci ustalili pri rezultatu 750 kot oporišču, na katerem se sprejemajo kreditne odločitve. Priznati moramo, da rezultat, nižji od 750, ne pomeni zavrnitve ali velikega tveganja.
Ocene so relativne in ali posojati je odvisno od posojilodajalčeve nagnjenosti k tveganju. Priznanje tega je vodilo posojilodajalce, da so ponudili posojila z različnimi cenami na podlagi bonitetnih točk – in to je smer, ki jo je treba ubrati.
Natančna prilagoditev tega pristopa, podprta z drugimi orodji, bo povzročila boljše obvladovanje tveganja, hitrejšo in učinkovitejšo obdelavo ter potrdila klasično teorijo tveganja proti nagradi.
Medtem ko so kreditni uradi tradicionalno igrali ključno vlogo v procesu ocenjevanja kreditne sposobnosti, se krajina hitro spreminja s pojavom notranjih modelov točkovanja posojilodajalcev ter integracijo umetne inteligence in strojnega upravljanja v kreditno oceno. Posojilodajalci razvijajo interne sisteme točkovanja, prilagojene njihovi bazi strank, kar lahko potencialno zmanjša odvisnost od tradicionalnih kreditnih uradov.
Poleg tega uporaba teh tehnologij omogoča posojilodajalcem, da analizirajo ogromne količine podatkov in pridobijo bolj niansirane vpoglede v kreditno sposobnost posojilojemalca, pogosto v realnem času. Ta premik bi lahko predstavljal velik izziv za kreditne urade, saj bi lahko njihovi konvencionalni modeli težko tekmovali s prefinjenostjo in specifičnostjo naprednih tehnologij.
V Indiji moramo izboljšati kakovost podatkov, ki jih predložijo posojilodajalci, in pregledov, ki jih opravijo uradi. Potrebujemo tudi razumno doslednost v formatih poročil in algoritmih točkovanja v vseh štirih uradih.
Ti izzivi kreditnim uradom ponujajo priložnost, da se preoblikujejo, izboljšajo svoje storitve in zagotovijo celovite informacije o kreditih v realnem času. S sprejemanjem sprememb lahko kreditni uradi še naprej igrajo ključno vlogo v indijskem finančnem ekosistemu in tako posojilodajalcem kot posojilojemalcem zagotavljajo koristi od natančnih, učinkovitih in preglednih postopkov ocenjevanja kreditne sposobnosti.
Prihodnost informacij o kreditih v Indiji obljublja, da bo dinamična in preobrazbena, pri čemer bodo kreditni uradi pripravljeni voditi.
Satish Mehta je ustanovitelj podjetja Athena CredXpert, ki ponuja kreditno svetovanje in povezane storitve.
urad za kreditne informacije,AI,kreditna ocena,tehnologija,RBI