人工智能如何帮助建立您的信用状况

罗希特强行断开了电话，对另一端的信贷员骂道他刚刚切断了。很明显，他没有机会获得贷款批准。当贷款人员尽力解释为什么罗希特没有资格从她的银行贷款时，整个谈话就像一场慢动作的灾难。

“ 你还年轻，刚开始在你的第一家公司工作。你只去过那里一年， “她说，试图听起来有同情心。然而，所有罗希特都能想到的是，他的政府雇佣父母让他度过了一所好大学的经历有多么艰难，以及他是如何努力工作以最终解决这个问题而最终找到了他梦寐以求的公司。

现在，他的母亲被送进医院并被诊断出患有危及生命的疾病需要昂贵的治疗，他想要的只是能够在那里为她而且承担一些费用。

这个故事和它的变体每天在印度发挥作用，印度是一个快速发展的市场，像银行这样的传统参与者正在努力跟上客户不断变化的环境。贷款官员会给予任何能够批准Rohit贷款请求的任何东西。她觉得自己受到压迫，被她手中现有工具的局限所束缚。

“ 如果只有一种方法让她能够评估自己的信誉而不依赖于CIBIL，后者给他评了-1 - 即没有信用记录。”

现在有。

许多新的技术金融公司正在解决这个问题。他们的假设 - 我们生活在一个充满数据的世界，即大数据时代。为了理解这些大量数据，我们还有两个技术进步的偶然融合 - 高速公用计算和人工智能(AI)。

随着这些进步，我们现在拥有处理从我们数据丰富的生活(例如社交媒体，移动电话数据等)生成的大量替代数据的工具，并建立复杂的AI模型，其中可以预测贷款行为，如倾向于按时付款或延迟还款，违约行为风险，产品 - 客户装修，产品收益率分析等等。

这些新时代公司正在构建自己的信用风险模型，这些模型可以与CIBIL等传统信用评分结合使用，或者在某些情况下可以作为更好的替代方案，例如在受薪的千禧一代中，CIBIL几乎没有预测能力。

作为一个贷款实体，他们在收集替代数据时有一个简单的价值主张 -

“我们越了解您，我们就越能够模拟我们的风险，您就可以凭借实际信誉获得更多信用。我们认识的越少，你就可以获得更少的信用。“

就这么简单。

当然，这些公司有责任保护和防止滥用他们收集的数据，以确定借款人的信誉。但简而言之，那就是大讨价还价。

反过来，这应该导致(通常至少在统计上)向正确的人提供贷款，这反过来意味着较低的违约率和较低的不良资产(NPA)率，从而导致总体改善。信贷市场的健康。

应用于替代大数据源的人工智能通过识别整个市场中借款人的“真实”信誉，使信贷市场能够合理地运作，从而有助于改善和建立国家的信用状况。

对于像Rohit这样的人来说，这些新时代的公司是天赐之物，因为他们已经开始真正理解(使用数据分析和人工智能)他不是信用风险，从而向他提供他非常需要的贷款。满足他的个人需求。