Bankalar, 2008’den beri kârlılık oranlarını ciddi tasarruf önlemleriyle arttırıyorlar. Ancak bundan sonra kârlılığın öncelikli olarak gelir artışlarından sağlanması gerekecek.

Amazon gibi online perakendeciler gelirlerini artırmakta iyiler. Bankalar için ise bunun geçerli olduğunu söyleyemeyiz. Yeni hedef gruplar, yeni ürün pazarı kombinasyonları, daha uzun müşteri ömürleri sağlayan ekosistemler ve fiyat tekliflerinin kişiselleştirilmesi tam olarak temel bankacılığın kilit başarı faktörleri arasında sayılmaz.

Peki basit bir kişilik testi nasıl bir çözüm olabilir ve bankaların büyüme motorlarını harekete geçirerek gelir atılımlarını yönlendirir? Bu büyük veri ve yapay zeka çağında, yeni veriler ciddi bir gelir artışında ön planda olacak. Ama nasıl?

Dünya çapında yetişkinlerin yaklaşık yüzde 37’si geri ödeme geçmişi, ödenmemiş borçlar veya ödenmemiş kredi kaydına sahip. Bu kesim birinci sınıf tüketici olarak nitelendiriliyor. Experian ve Equifax gibi şirketler, bu tüketicilerin kredi puanları için ödeme davranışları hakkında veri topluyor. Dünya Bankası’ın verilerine göre ülkeler arası fark oldukça fazla. İspanya’dakilerin sadece yüzde 18’i özel bir kredi bürosuna kayıtlıyken Hollanda’da bu oran yüzde 76 seviyesinde.

Günümüzde İngiltere’de yaklaşık 13 milyon birinci sınıf tüketici bulunuyor. Her ne kadar birinci sınıfa yakın ya da ikinci sınıf krediler 2007’deki kredi krizinden sonra yasaklanmış olsa da birinci sınıfa yakın müşteri segmenti giderek artan ilginç bir hedef grubu olarak görülüyor.

Pazar fırsatının boyutu oldukça büyük. Dünya çapında yaklaşık iki milyar insan resmi finansal hizmetleri kullanmıyor ve yoksul hanelerdeki yetişkinlerin yarısının bankacılık hizmetlerine erişimi yok. Bu insanların finansal hizmetlere sürdürülebilir bir şekilde erişimi sağlanabilirse küresel GSYİH artacak ve yoksulluk önemli ölçüde azalacak.

OECD’nin yakın tarihli bir raporunda, sadece hane halkı değil aynı zamanda küçük ölçekli işletmelerin (KOBİ’ler) de hala ihtiyaçlarını karşılayacak bir finansman sağlama konusunda zorluk çektikleri görülüyor. Dolayısıyla insanlara yardım etme ve sürdürülebilir GSYİH büyümesini destekleme fırsatı gittikçe artıyor. Birinci sınıfa yakın ya da ikinci sınıf tüketicilere yönelik negatif çağrışım büyük veri tabanlı araçlarla yok ortadan kaldırılabilir. Bu araçlar insanların hayatlarını ve işlerini inşa etmelerine yardımcı olacak adil kredibilite değerlendirmeleri yapmak için kullanılabilir.

Son altı yıldır robo danışma üzerine çok araştırma yaptığım için robo danışma çözümlerinin hedeflenmesi, iş ve operasyonel modelleri hakkında akademik makaleler yayınlıyorum. Uluslararası araştırmalar ve bu süreçte geliştirilen görüşler sayesinde, robo danışma, finansal hizmetler ve algoritmik risk ve pazarlama yazılımlarına yapay zeka uygulayan teknoloji şirketleri de büyütüyorum. Bunu yaparken, psikometrik tahmin sigortalanmasının tutkunu oldum. Psikometrik tahmin sigortalamayı, psikometrik verileri kullanarak yeni bir sigortalama yöntemi olarak tanımlayabiliriz.

Motivasyonel içgörülere dayanarak şirketlerimden biri olan AdviceRobo, serbest çalışanlar, yeni başlayanlar ve milenyaller gibi ince dosya sınıfındaki müşteri segmentlerinin kredi güvenilirliğini ölçmek için psikometrik bir sanal görüşme geliştirdi. Bu yöntemle başvuranlar 5 dakikalık bir sanal röportaja cevap veriyor ve borç veren anında başvuru sahibinin psikografik kredi notunu ve profilini alabiliyor. Psikometrik kredi puanının ve dijitalleştirilmiş algoritmalar yoluyla sunulan profilin kombinasyonu, borç verenlerin bir karar vermelerini ve borçluların varsayılan riskler üzerindeki davranışlarını tahmin etmelerini sağlıyor. İşte psikografik tahmini sigortalama dediğimiz şey budur. Müşterilerin psikometrik profilini anlamak, müşterilere çok daha yakın bir anlayış ve yüksek varsayılan sonuç riski olan davranışlardan kaçınmak için onları daha iyi etkileme imkanı sunuyor.

Tüketicinin davranışlarını sürekli olarak izlemek de kredi verenlere finansal sağlık hakkında ciddi bilgiler kazandırabilir. ING’nin son araştırması gösteriyor ki Avrupalıların yüzde 48’i herhangi bir finansal eğitim almamış. Yine bu araştırmaya göre Almanların yüzde 44’ü kendisini finansal okur yazar olarak tanımlayamıyor. Bu sadece Almanya’da 35 milyon insan anlamın geliyor! Psikometrik tahmini sigortalama ile borç verenler, insanların finansal bilgileri ve finansal motivasyonları hakkında bilgi edinecekler. Böylelikle müşterilerin mutluluğu ve yaşam süresi değerini artıran dijital ve robo danışma ortamlarında kişiselleştirme stratejilerini uygulamalarına yardımcı olacaktır.

Gelecek yıllarda gelişimin bir sonraki aşaması bilişsel olarak akıllı sistemlerin uygulanması olacak. Bu yazıda da bahsettiğimiz gibi psikografik tahmini sigortalama gibi yazılım robotları, daha karmaşık tüketici bilgisayar etkileşiminin dijitalleştirilmesi için iyi bir örnek. AdviceRobo ve KPMG”nin tahminlerine göre psikometrik bağlam, davranış odaklı yazılım firmalarının 5 yıl boyunca IT risklerini yüzde 50 oranında azaltacak.

Bilişsel zeka olarak adlandırılan akıllı, algoritma tabanlı teknoloji, önümüzdeki yıllarda maliyet / gelir atılımlarına ulaşmak için fark yaratabilir ve yaratacaktır. Bu uygulamalar, yoğun maliyet düşürmelerinin yanı sıra, finansal katılımı ve finansal sağlığı da ciddi şekilde yönlendirecek.

Diederick Van Thiel, AdviceRobo