随着信贷与消费者的生活方式相结合，传统的信用评分方式逐渐变得微不足道，因为大量的客户特定数据是下落不明的。令人震惊的是，50%的首次贷款申请人仍然被拒绝贷款，并被迫以过高的利率诉诸于放债人等非正规信贷渠道。像CIBIL这样的信用局仍然依赖于个人的财务历史，即使通过其他来源(即通过他们的数字存在)可以找到高度洞察力的数据。
评估从传统信用评分转向评估“数字足迹”，使得数以千万计的服务不足的公司能够获得机构信贷，从而改变了零售信贷格局。从个人数字存在中收集的替代数据现在正在促进发放小额票据贷款。通过利用大数据和人工智能技术引入评估数据的新方法越来越被视为达到目的的手段 - 最终成为大多数人口获得机构信贷的国家。
从常规转向非常规
虽然传统评分主要侧重于支付历史，欠款总额，信用记录长度等因素所表示的长期行为，但这些日子评估的非常规数据包括电信账单支付历史，在线购物历史甚至社交媒体资料等。 。现代信用评分使银行暴露于一个基本上无法访问的数据集，但可以证明在确定个人信誉方面非常有益。例如，如果有21天的时间来结算账单，并且作为一种惯例，一个人在到期金额的前两天结算，可以说这个人不会违约，如果给予贷款。
有趣的是，社交媒体已成为替代贷款的关键因素。社交网站提供了有关个人如何花时间和朋友网络的深刻见解。个人的个人偏好可能具有与信誉相关的个人特征和个人背景的提示。此外，对一个人的社会关系的分析可能有助于改善信用评分，因为它带有关于借款人的重要的不可观察的信息。获取“幕后”信息，例如借款人在上次度假时购物或去的地方，可以有助于得出结论。
虽然信用评分的统计定义是基于12个月违约的概率，但总体信用评分衡量的是纪律。例如：如果两个人每个月的收入为30,000卢比，其中一个人最终在一个星期内全部花费，而另一个人在一个月末就节省了2000卢比 - 如果一个人A更有可能违约，给了银行贷款。其他因素，如支票被退回或ATM卡被拒绝 - 这是一个人的财务纪律的一部分 - 也被考虑在内。作为数字足迹的一部分，个人的短信历史记录有助于确定收入，支付电费的时间表，超级支付等。
人工智能的作用
有足够的证据证明，印度信用评分的未来将在三大基金会的技术 - 人工智能，大数据和云计算 - 中有更大的发展。近年来，在制定综合评分机制方面做出了巨大努力。银行和NBFC对创新和新技术的采用更加开放，新技术正在与围绕贷款的不断变化的政策框架相辅相成。
通过人工智能和智能手机渗透技术的进步，已经在替代信用评分和数据分析领域建立了能力。例如，大数据有助于评估; 它有助于识别违约者飙升百分比的某些地理位置。人际关系的密度和频率也可以在不同地区进行识别，这有助于估计个人的收入水平。
AI算法会流失当前可用的数据，以90%的准确度预测未来结果。这与早期模型相比有了很大的改进，其中银行基于由于数据分散导致的有限数据点来评估个体。现代信用风险评估模型依赖于ML技术，这些技术可以帮助在数据集中找到隐藏的特征，从而实现更准确的预测。通过使用AI，与传统贷方相比，我们大幅缩短了批准贷款申请所需的时间。
印度信用评分的演变
印度目前拥有超过3.5亿首次借款人，而且鳍技术的发展成功地将大部分人口纳入信贷生态系统。在社交媒体单独计算信用评分之前，我们还有很长的路要走，但我们相信，替代信用评分肯定会为全球超过30亿服务不足的人们提供可负担得起的信贷铺平道路。随着对数据安全的日益重视，鳍技术公司正在采取措施，通过在自己的组织中雇用系统黑客来提高数据安全性。将来，无限数据的可用性将带来更新的方法来利用它。传统和数字数据的整合形成信息的强大 - 通过一个来源可以获得也可以看作是这个领域的即将到来的趋势。除此之外，个人的数字化存在也将通过技术创新得到加强，并且可以确保在相同风险水平下降低33%的拖欠率。银行和NBFC越来越多地寻找其他数据来源，以接触印度不断增长的青年人口，旨在提高可能是最具生产力的消费者群体的潜力。因此，替代贷款将继续成为一股新浪潮，希望信贷以最方便和最实惠的方式到达最后一英里的消费者。银行和NBFC越来越多地寻找其他数据来源，以接触印度不断增长的青年人口，旨在提高可能是最具生产力的消费者群体的潜力。因此，替代贷款将继续成为一股新浪潮，希望信贷以最方便和最实惠的方式到达最后一英里的消费者。银行和NBFC越来越多地寻找其他数据来源，以接触印度不断增长的青年人口，旨在提高可能是最具生产力的消费者群体的潜力。因此，替代贷款将继续成为一股新浪潮，希望信贷以最方便和最实惠的方式到达最后一英里的消费者。