Il credito è uno strumento che, da sempre, ha favorito l’inclusione economica e finanziaria delle persone, permettendo a una platea ampia di individui di realizzare progetti imprenditoriali o personali pur non avendo somme di denaro in tasca.

L’accesso al credito, però, non sempre è così democratico e, spesso, si configura come un meccanismo che alimenta se stesso: senza una storia creditizia difficilmente si può avere qualche forma di finanziamento ma senza ricevere credito di alcun tipo non si riesce a costruire una credibilità e si viene tagliati fuori da molte opportunità di accesso ai fondi che servirebbero.

Il lending come strumento di finanziamento alternativo ha spezzato questa catena introducendo numerosi cambiamenti, primo tra tutti l’aumento dei fattori da considerare nel valutare la richiesta di credito da parte di un soggetto. Ma quali sono i dati che, a oggi, danno una visione più ampia rispetto a prima e permettono ai finanziatori di accedere a informazioni preziose prima di dare una risposta a chi chiede un prestito?

Usare i dati forniti dai consumatori per avere una visione più accurata della situazione finanziaria complessiva 

Abbiamo visto come i finanziatori siano sempre più in cerca di informazioni precise e attendibili per decidere in merito ai prestiti che vengono richiesti. A questo proposito sempre più spesso sono i clienti stessi a dare l’accesso ai dati relativi ai propri conti finanziari alle persone che si stanno occupando della valutazione delle loro domande di credito.

Ma di quali dati si tratta? Semplice, tutto ciò che può provare che il soggetto è un buon pagatore e può sostenere il rimborso della cifra che gli verrà erogata. Ad esempio le bollette, le rate del telefono o della macchina, i pagamenti relativi a qualsiasi altro servizio.
Anche lo storico del proprio conto corrente può essere un’informazione preziosa quando si chiede un finanziamento.

Grazie a tutti questi dati, forniti spontaneamente e con esplicito consenso dalla persona interessata, molti prestiti che altrimenti sarebbero rifiutati possono essere concessi sulla base di una fiducia dovuta all’esame attento di parametri che, nei tradizionali processi di finanziamento, non venivano nemmeno presi in considerazione.

Utilizzare i dati degli smart device per ricostruire la storia creditizia

In molti Paesi in via di sviluppo una grandissima fetta di popolazione non possiede un vero e proprio conto corrente con gli strumenti annessi, come bancomat o carte di credito e la maggior parte delle transazioni avviene in contanti.  La tecnologia, però, ha permesso di facilitare anche questi scambi che, sempre più spesso, vengono effettuati tramite servizi di messaggistica o simili, ad esempio Venmo, o wallet digitali.

Accedere allo storico di queste transazioni permette di avere dati importanti sull’affidabilità creditizia di persone che stanno chiedendo prestiti nella forma di microcredito. Proprio il microcredito è fondamentale per lo sviluppo di società come quelle dei Paesi africani, ad esempio, perché favorisce l’inclusione economica e fa sì che le persone possano costruirsi una propria resilienza finanziaria che li rende meno vulnerabili di fronte alle situazioni di incertezza che spesso si perpetuano in tali realtà.

Si tratta di business model alternativi che riescono a svilupparsi proprio grazie a forme di credito differenti in cui la credibilità dei richiedenti viene valutata su basi più ampie e decisamente più inclusive rispetto ai tradizionali meccanismi. I lenders, dunque, dovranno continuare a cercare di integrare queste forme di valutazione e questi dati all’interno dei propri dossier, anche grazie a tecnologie sempre più evolute e partnership strategiche con gli stakeholder del mondo della telefonia.

Usare il machine learning per supportare le persone nell’accesso al credito

Le lunghe procedure burocratiche in cui si producevano tonnellate di documenti stampati che gli operatori degli istituti di credito dovevano poi pazientemente esaminare stanno per essere definitivamente superate. 

Il machine learning, che può elaborare grandi quantità di dati rendendoli decisamente più leggibili e semplici da valutare, sta facendo sì che si possano prendere in considerazione scenari molto più complessi e articolati in minor tempo, permettendo così a chi deve valutare la richiesta, di vedere molte più sfaccettature sia della persona che del progetto per cui sta chiedendo il finanziamento.

In altri termini il machine learning sta avvicinando il mondo del credito alle persone, riducendo le intermediazioni e permettendo a una platea sempre più vasta di potersi affacciare alle possibilità offerte da sistemi alternativi come, ad esempio, il crowdlending. Un’intelligenza artificiale accurata e precisa, dunque, che viene letteralmente messa al servizio dei cittadini.

Il tema dei dati, in questo scenario, è quanto mai rilevante: occorre prestare attenzione a non violare la privacy dei cittadini assicurandosi che ogni informazione di cui i lenders vengono in possesso siano precedentemente autorizzate dai richiedenti al fine di permettere una più ampia, comprensiva e accurata valutazione della propria posizione.
Anche in questo caso l’attenzione verso le persone farà la differenza nel costruire un futuro del fintech più a misura d’uomo.

0 Shares:
You May Also Like