지금 디지털 대출을 앞둔 4가지 가장 큰 기회
게시 됨: 2021-09-26비접촉식 체제와 디지털 채택이 증가하는 가장 유리한 상황에서 BNPL 산업은 2021년에 65.5% 성장하여 115억 7000만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
디지털 대출 기관이 효과적인 고객 프로필 평가를 수행할 수 있도록 소셜 미디어, 통신 활동, 지출 패턴, 인구 통계 및 심리 특성과 같은 여러 데이터 접점이 활용되고 있습니다.
최근 CRIF 보고서에 따르면 티켓 크기가 INR 50,000 미만인 개인 대출의 비율이 2년 동안 거의 5배 증가했습니다.
금융 포용은 팬데믹 속에서 심각한 모멘텀을 얻었다. 심각한 상황은 개인과 기업체 사이에 재정 위기를 초래했습니다. 역동적이고 다양한 자본 요구 사항을 충족하기 위해 증대된 신용 상품과 효율적인 전달이 필요합니다. 이는 핀테크 기업의 가장 중요한 사명 선언문과 잘 어울리고 있습니다.
은행/NBFC와 같은 전통적인 설정이 위험을 회피하고 보수적으로 됨에 따라 디지털 대출 기관은 신용 격차를 해소하는 중요한 매개체로 부상했습니다. 디지털 대출이 엄청난 성장을 목격했지만 우리는 그 진정한 잠재력을 깨닫기 시작했습니다.
빠르게 진화하는 운영 기능, 기술 통합 및 디지털 채택으로 대출 기관은 신용 제공을 더욱 강화하고 금융 포용이라는 더 큰 목표를 달성하기 위해 수많은 기회를 바라보고 있습니다.
다음은 금융 혁명을 더욱 주도할 수 있는 몇 가지 기회입니다.
미개발 신규 신용(NTC) 고객
디지털 대금업자는 서비스를 받지 못하고 서비스를 받지 못하는 부문에 신용을 확장하는 데 있어 중요한 이해관계자로 떠올랐습니다. 전통적인 설정은 일반적으로 공식적인 문서가 부족하고 관련 운영 비용이 높기 때문에 NTC 고객에게 서비스를 제공하는 것을 꺼립니다.
강력한 기술 인프라와 향상된 운영 기능을 통해 디지털 대출 기관은 이 틈새 시장에 서비스를 제공하기 시작했습니다. 그러나 여전히 신용 접근이 어려운 개인과 기업의 상당수가 존재합니다. Z세대와 밀레니얼 세대를 포함하는 밀레니얼 고객 세그먼트가 추가되었으며 급여 및 자영업자와 같은 인구 통계가 있습니다. 그들의 신용 요구 사항은 기술 능력을 효과적으로 활용하여 간소화되고 맞춤형 제품으로 충족될 수 있습니다.
대체 데이터 활용
디지털 대출 기관의 데이터 활용은 대출자의 위험 프로필 평가에서 매우 다양한 인구 통계의 맞춤형 신용 요구 사항을 설계하고 제공하는 데까지 확장되었습니다. 팬데믹에 의해 더욱 자극을 받은 역동적인 상황에서 비접촉식의 빠른 신용 전달에 대한 필요성이 실현되었습니다. 이는 모바일 보급률의 증가 및 저렴한 인터넷 요금과 함께 혁신적인 대출 기관이 AI/ML로 구동되는 데이터 분석 기능을 활용하여 서비스가 부족한 차용인에게 공식 신용에 대한 액세스를 제공할 수 있는 큰 기회를 제공했습니다.
당신을 위해 추천 된:
인도에서 핀테크를 혁신하기 위해 RBI의 Account Aggregator Framework를 설정하는 방법
기업가는 'Jugaad'를 통해 지속 가능하고 확장 가능한 스타트업을 만들 수 없습니다: Cit...
메타버스가 인도 자동차 산업을 어떻게 변화시킬 것인가?
인도 스타트업에 대한 반 영리 조항은 무엇을 의미합니까?
Edtech Startup이 인도 인력의 기술 향상 및 미래 준비를 돕는 방법...
이번 주 새로운 시대의 기술 주식: Zomato의 문제는 계속되고 EaseMyTrip은 Str...
소셜 미디어, 통신 활동, 지출 패턴, 인구 통계 및 심리 특성과 같은 여러 데이터 접점이 활용되어 디지털 대출 기관이 효과적인 고객 프로필 평가를 수행할 수 있습니다.
지금까지 생성된 데이터의 90% 이상이 지난 2~3년 동안 생성된 것으로 추측됩니다. 이는 디지털 풋프린트가 증가함에 따라 디지털 대출 기관이 금융 포용을 촉진하는 데 사용할 수 있게 됨에 따라 증가할 수밖에 없습니다. 이 데이터는 대출 기관이 부문 전반에 걸쳐 다양한 고객의 평균 티켓 크기를 기반으로 대출 계획을 고안하는 데 도움이 될 것입니다. 또한 지불 의도, 소득 변동 및 미래 현금 흐름과 같은 매개변수를 통해 차용인을 정확하게 인수할 수 있습니다.
제품 혁신
금융 신용 상품은 럭셔리 기반에서 유틸리티 기반으로 크게 변모했습니다. 기존/신규 고객 세그먼트가 진화함에 따라 디지털 대출 기관은 다양한 티켓 크기와 긴급도에 따라 대출자의 다양한 신용 요구 사항을 정확하게 식별하는 것이 필수적이 되었습니다. 대출 기관은 AI/ML 전문 지식과 자동화를 더욱 활용하여 대출자에게 효과적으로 서비스를 제공할 수 있는 맞춤형 금융 상품을 설계해야 합니다. 제품 맞춤화 및 개인화는 기술적으로 인지도가 높은 고객에게 큰 호응을 받고 있습니다.
한 가지 대표적인 예가 BNPL(지금 구매 후 지불) 오퍼링입니다. Z세대와 밀레니얼 세대에게 인기가 많은 이들 중 상당수는 쇼핑을 하면서 BNPL 금융을 선호합니다. 비접촉식 체제와 디지털 채택이 증가하는 가장 유리한 상황에서 BNPL 산업은 2021년에 65.5% 성장하여 115억 7000만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
고객 중심의 중요성이 높아짐에 따라 대출 기관은 주머니 대출, EMI 금융 및 다양한 형태의 소액 대출과 같은 상품을 도입할 수 있었습니다. 그 효과로 인해 이러한 제품은 고객의 인기를 얻었습니다. 최근 CRIF 보고서에 따르면 티켓 크기가 50,000루피 미만인 개인 대출의 비중이 2년 동안 거의 5배 증가했습니다.
데이터 보안
디지털 채택이 증가함에 따라 기업에 대한 사이버 보안 규범의 강화가 요구되었습니다. 디지털 대출 기관은 데이터 분석을 활용하여 다양한 데이터 포켓을 수집, 저장 및 분석합니다. 이러한 일련의 필수 활동을 통해 데이터 보안 아키텍처의 견고성을 강화하고 디지털 및 기술 통합의 적절한 이점을 얻을 수 있는 엄청난 기회를 갖게 됩니다.
취약점은 클라우드 보안 위험, 애플리케이션 보안, 데이터 침해, 맬웨어 공격, 피싱 및 비싱의 기회를 만들 수 있는 취약한 암호의 형태로 존재합니다. 데이터 보안 아키텍처를 고안하는 동안 고려해야 할 주요 기본 사항은 데이터의 정기적인 백업, 개인 식별 정보 및 기타 민감한 데이터 포인트를 암호화하여 데이터 손실 사고를 방지하고, 다단계 인증을 구현하고 VPN 서비스를 사용하는 것입니다.
또한 정보 보안 감사를 자주 수행하여 부주의한 누락이 매우 민첩하게 처리되도록 하는 것이 중요합니다. DevSecOps 방법론의 중요성이 높아짐에 따라 아키텍처 설계, 코딩 및 테스트 단계를 포함한 프로덕션 파이프라인에 사이버 보안이 통합되었습니다. 결과적으로 조직의 IT 제품 및 서비스의 탄력성을 높이는 동시에 서비스를 효율적이고 빠르게 제공할 수 있게 되었습니다.
RBI가 디지털 대출 생태계를 검토하기 위한 작업 그룹을 구성함에 따라 규제 수준에서 조치가 취해졌습니다. 이 그룹은 이제 제3자 모바일 애플리케이션이 대출 규범을 어길 경우 RBI의 규제를 받는 기업이 책임을 지는 구조를 고려하고 있습니다. 가장 중요한 규정이 디지털 대출 기관의 보안 구조와 적절하게 공명한다면 건전한 신용 생태계를 만드는 데 신중할 것입니다.
금융 포용이 절실히 요구됨에 따라 디지털 대출 기관은 이제 제품 혁신과 기술 통합이 결합된 기회의 바다를 바라보고 있습니다. 각 이해 관계자의 상응하는 노력은 더 큰 재정적 포용을 이끌 것입니다.