Risikobasierte Kreditpreise können eine großartige Möglichkeit sein, die Kreditportfolios von gemeindenahen Finanzinstituten zu erweitern und synchron den Gemeinden, denen sie eignen, eine Möglichkeit zu eröffnen, Kredite zu reparieren und benötigte Finanzierung zu erhalten, ohne sich mit räuberischen Kreditgebern befassen zu zu tun sein. Es muss jedoch sorgfältig vorgegangen werden, um sicherzustellen, dass dasjenige Finanzinstitut nicht unnötig einem finanziellen Risiko durch Verluste ausgesetzt ist und gut positioniert ist, um eventuell auftretende Verluste zu übernehmen.
Risikobasierte Preisstrategie
Die risikobasierte Preisgestaltung ist eine Strategie, die verwendet wird, um Verbrauchern (oder Unternehmen) unterschiedliche Darlehenszinssätze/Darlehensbedingungen anzubieten, die uff zahlreichen Faktoren basieren, die ihrer Fähigkeit und Stand-By zur Rückzahlung des Darlehens (Kreditwürdigkeit) erfüllen.
Preismodelle können viele Faktoren berücksichtigen, um die Kreditwürdigkeit zu forcieren, immerhin im Allgemeinen nach sich ziehen sie solche Elemente wie:
Wohnhaft bei jener Erstellung risikobasierter Preismodelle zu tun sein Finanzinstitute darauf denken, den Equal Credit Opportunity Act einzuhalten, jener vorschreibt, dass Faktoren wie Rasse, Religion, Kamerad, Familienstand und Staatsangehörigkeit nicht zur Karma jener Kreditwürdigkeit herangezogen werden die Erlaubnis haben.
Finanzinstitute zu tun sein sich genauso an die risikobasierte Preisgestaltungsregel halten, die besagt, „dass ein Finanzinstitut, dasjenige einem Kreditnehmer vereinen Kredit oder eine Kreditkarte mit einem höheren Zinssatz genehmigt, qua dem, den es den meisten Verbrauchern pro identisch Produkt berechnet, dem Kreditnehmer vereinen risikobasierter Preishinweis. Welche Mitteilung kann verbal, schriftlich oder elektronisch übermittelt werden.“
Betrugsrisiko und Kreditrisiko sind untrennbar miteinander verbunden
Beim Kreditrisiko sind dasjenige Underwriting und die Kreditvergabe unverändert von Antragsbetrug betroffen. Welches qua betrügerisches Onboarding aufgrund von Identitätsbetrug beginnt – sei es durch Selbstkonzept-, Third-Person- oder synthetischen Identitätsbetrug – führt schließlich zu Kreditabschreibungen pro Finanzinstitute.
Um es in Dollar und Cent umzurechnen, sind schätzungsweise 10 v. H. jener Kreditabschreibungen uff unentdeckten Antragsbetrug zurückzuführen.2 Dies bedeutet, dass pro ein Finanzinstitut mit 50 Mio. Dollar an Abbuchungen 5 Mio. Dollar Betrug zugeschrieben werden könnten. Ein Verlust, jener, wenn jener Betrug während des Onboardings aufgedeckt worden wäre, stark reduziert oder weitgehend vermieden werden könnte.
Welches sowohl zum Zeitpunkt des Onboardings qua genauso zum Zeitpunkt jener Einsendung eines Kredit- oder Darlehensantrags gelernt wird (sowie Erkenntnisse aus jener laufenden Transaktions- und Zahlungsbetrugsüberwachung darüber hinaus den Kunden-/Mitgliedslebenszyklus hinweg), sollten uff jener Pegel des Kundenportfolios integriert und zugänglich sein sowohl von jener Betrugs- qua genauso von jener Kreditrisikoabteilung.
Betrugsrisiko im Rahmen jener risikobasierten Preisgestaltung
Es macht demnach Sinn, dass dasjenige Betrugsrisiko ein Kennzeichen in Ihrer risikobasierten Preisstrategie sein sollte. Wie können Sie demnach dasjenige Betrugsrisiko in Ihren Underwriting-Prozess integrieren?
Die Entgegnung liegt notfalls schon in Ihrer Betrugsabteilung. Wenn Sie derzeit eine Betrugserkennungs- und -präventionsplattform verwenden, die mit Datenintelligenz von Drittanbietern integriert ist, die umfassende Orchestrierungsfunktionen ermöglicht und uff maschinellem Lernen basiert, können Sie dasjenige Betrugsrisiko in Ihre Preisstrategie integrieren.
Kreuzt Ihre Plattform zur Automatisierung von Risikoentscheidungen ebendiese Kästchen an?
Eine, die mit vertrauenswürdigen Drittanbietern von Datenintelligenz integriert ist und sofort mit integrierten Steuern oder benutzerdefinierten Steuern bereitgestellt werden kann, die basierend uff dem einzigartigen Risikoprofil und den Toleranzen Ihrer Institution hinzugefügt, gelöscht oder entsprechend den Wünschen hergerichtet werden können. Gewünschte Anpassungen sind so trivial wie Drag-and-Drop und erfordern kein Ineinander greifen von IT-Mitarbeitern oder Programmierern.
Basierend uff den verschiedenen externen und internen Dateneingaben in die Plattform und dem integrierten maschinellen Lernen, dasjenige die Fähigkeit des Systems, sowohl Betrugs- qua genauso Compliance-Risiken genau zu profilieren, weiter verfeinert, ist die bevorzugte Plattform in jener Position, sowohl Betrugs- qua genauso Compliance-Metriken und -Flags zu generieren qua Teil risikobasierter Preisstrategien integriert werden.
Die Verwendung einer einzigen Plattform zur Identifizierung und Verwaltung von Betrugs- und Compliance-Risiken – sowie Underwriting-Risiken – ermöglicht es Finanzinstituten, vereinen ganzheitlicheren Vorgehen pro dasjenige Management unternehmensweiter Risiken zu verfolgen und genauso eine höhere Kapitalrendite aus Betrugs- und Compliance-Automatisierung zu erzielen.
