3 weeks ago
15
CBI meluncurkan AI kredit, solusi untuk pinjaman online.(CBI)
Transformasi digital dalam sektor keuangan semakin berkembang dengan hadirnya teknologi berbasis data. PT Credit Bureau Indonesia (CBI) resmi meluncurkan Income Predictor dan Debtor Insight, dua solusi terobosan yang memungkinkan lembaga keuangan mengambil keputusan pinjaman online yang lebih cerdas dan berbasis risiko, yang mengandalkan artificial intelligence.
"Akses terhadap data kredit yang akurat adalah game-changer bagi industri keuangan Indonesia. Dengan Income Predictor dan Debtor Insight, kami membantu lembaga keuangan mengambil keputusan yang lebih cerdas, mengurangi risiko penipuan dan kredit macet, serta memperluas akses finansial secara berkelanjutan," ujar Chief of Sales CBI Peter Sugiapranata, Rabu (26/3).
Income Predictor menggunakan analisis berbasis AI untuk memperkirakan tingkat pendapatan calon peminjam, bahkan bagi mereka yang memiliki riwayat kredit terbatas. Model ini mampu memprediksi rentang pendapatan mulai dari Rp2,5 juta hingga lebih dari Rp10,5 juta.
Dengan begitu, lembaga keuangan dapat menawarkan pinjaman yang lebih personalisasi, dengan jumlah dan suku bunga yang disesuaikan dengan kondisi finansial peminjam.
Selain itu, lembaga keuangan dapat mengurangi risiko kredit macet, dengan memastikan hanya peminjam yang memenuhi kriteria keuangan yang mendapatkan pinjaman. Kemudian lembaga keuangan juga dapat mendorong inklusi keuangan dengan membuka akses kredit bagi masyarakat berpenghasilan rendah atau yang belum tersentuh layanan perbankan.
Sementara itu, Debtor Insight hadir sebagai solusi untuk mengatasi tantangan terbesar dalam pinjaman digital, yakni penipuan dan pencurian identitas. Teknologi ini memungkinkan lembaga keuangan untuk mmverifikasi identitas peminjam secara real-time dengan mengecek nama lengkap, Nomor Induk Kependudukan (NIK), dan alamat terbaru. Lalu memastikan kepatuhan terhadap regulasi, seperti Know Your Customer (KYC) dan kebijakan anti-penipuan. Lembaga keuangan juga dapat mengurangi risiko fraud dalam proses onboarding, sehingga keputusan kredit dapat dibuat dengan lebih cepat dan akurat. (E-3)
