आपका डिजिटल पदचिह्न आपके सिबिल स्कोर को कैसे प्रभावित करेगा?

Payमानसिक प्रणालियाँ और लेन-देन प्रक्रियाएँ बदल रही हैं। इस प्रकार, जोखिमों तक पहुंचने और ऋणों को हामीदारी देने का तरीका भी बदलना होगा।

इस डिजिटल बैंकिंग युग के दौरान, ऋण देने वाली कंपनियां निस्संदेह धोखाधड़ी के प्रति संवेदनशील हैं। नतीजतन, पारंपरिक क्रेडिट मॉडल डिजिटल ऋण की जरूरतों को पूरा करने में विफल रहता है। हालाँकि, डिजिटल फ़ुटप्रिंट में क्रेडिट स्कोरिंग के लिए डेटा की कमी को पूरा करने की क्षमता है।

लीगेसी क्रेडिट स्कोरिंग मॉडल में सीमाएँ

एक व्यक्ति का सिबिल स्कोर यह उनकी साख का एक विश्वसनीय संकेतक है। यह तीन अंकों की संख्या है जो ग्राहक के क्रेडिट इतिहास को दर्शाती है। कोई अपना सुधार कर सकता है सिबिल अग्रिम या समय पर बनाकर लगातार स्कोर करें payबयान।

क्रेडिट-स्कोरिंग ब्यूरो यह अनुमान लगाने के लिए मॉडल बनाते हैं कि संभावित उधारकर्ता को ऋण देना सुरक्षित है या नहीं। क्रेडिट स्कोरिंग एल्गोरिदम जब से शुरू हुए थे तब से उन्नत हुए हैं, लेकिन साइबर अपराधी एक महत्वपूर्ण खतरा बने हुए हैं।

इन साइबर अपराधियों और जालसाजों को प्रौद्योगिकी की उपलब्धता के कारण, आईडी चोरी में काफी वृद्धि हुई है। तेजी से, धोखेबाज उन उधारदाताओं से चोरी की पहचान और अच्छे क्रेडिट स्कोर के साथ ऋण के लिए आवेदन कर रहे हैं जिनके सिस्टम धोखाधड़ी गतिविधि का पता नहीं लगा सकते हैं।

नतीजतन, ऋण देने वाले संस्थान पारंपरिक क्रेडिट स्कोर-आधारित मॉडल से डेटा-आधारित विश्लेषण की ओर स्थानांतरित हो रहे हैं।

डिजिटल फ़ुटप्रिंट और यह सिबिल स्कोर को कैसे प्रभावित कर सकता है

डिजिटल फ़ुटप्रिंट डेटा क्या है?

डिजिटल फ़ुटप्रिंट शब्द किसी विशिष्ट व्यक्ति के बारे में किसी भी डेटा संग्रह को संदर्भित करता है, जैसे कि सोशल मीडिया प्रोफ़ाइल, वेब कुकीज़, या वेब पर व्यवहार पैटर्न। डिजिटल फ़ुटप्रिंट डेटा में खरीदारी इतिहास, ब्राउज़र गतिविधि और आईपी पता जैसे कारक शामिल हैं जो धोखाधड़ी की रोकथाम में उपयोगी हो सकते हैं।

डिजिटल फुटप्रिंट के प्रकार

डिजिटल फ़ुटप्रिंट दो प्रकार के होते हैं - सक्रिय और निष्क्रिय।

• सक्रिय डिजिटल फ़ुटप्रिंट बनाने वाले उपयोगकर्ता सोशल मीडिया पर वीडियो या टेक्स्ट पोस्ट करते हैं, प्रसारण संचार भेजते हैं और ब्लॉग लिखते हैं।
• निष्क्रिय डिजिटल फ़ुटप्रिंट वह जानकारी है जो किसी आगंतुक या पंजीकरणकर्ता द्वारा किसी वेबसाइट पर जाने पर उसके ब्राउज़र में कुकीज़ के रूप में संग्रहीत की जाती है।

क्रेडिट स्कोरिंग: डिजिटल फ़ुटप्रिंट डेटा क्या भूमिका निभा रहा है?

1. क्रेडिट स्कोरिंग के लिए वैकल्पिक डेटा

डिजिटल फ़ुटप्रिंट विश्लेषण प्रणाली किसी व्यक्ति की पहचान निर्धारित करने के लिए उसके इंटरनेट उपयोग पैटर्न का मूल्यांकन करती है। यहां तक ​​कि उन देशों में जहां बैंक रहित नागरिकों की संख्या अधिक है, डिजिटल मीडिया के बढ़ते चलन के कारण डिजिटल मीडिया मूल्यवान डेटा प्रदान कर सकता है।

डिजिटल पदचिह्न बनाने के लिए वैकल्पिक डेटा का उपयोग करना अतिरिक्त लग सकता है, लेकिन यह धोखेबाजों को रोकने में मदद कर सकता है। आधुनिक क्रेडिट स्कोरिंग एल्गोरिदम विभिन्न गणनाएँ बनाते हैं और भविष्य-प्रूफ क्रेडिट स्कोर बनाने के लिए समृद्ध डेटा का खनन, संरचना और वजन करते हैं।

ऋण देने वाली कंपनियाँ यह निर्धारित करने के लिए विभिन्न डेटा सेटों का विश्लेषण करती हैं कि कोई उपभोक्ता ऋण देने योग्य है या नहीं। ऑनलाइन उपस्थिति, प्रेषण इतिहास, सोशल मीडिया डेटा, स्मार्टफोन मेटाडेटा, साइकोमेट्रिक डेटा, उपयोगिता बिल payमानसिक इतिहास, ई-कॉमर्स मर्चेंट रेटिंग आदि कुछ वैकल्पिक डेटा स्रोत हैं।

2. क्रेडिट व्यवहार की भविष्यवाणी करें

उधारकर्ता अक्सर उभरते बाजारों को नगण्य क्रेडिट इतिहास के साथ चित्रित करते हैं। ऋण देने वाली संस्थाएं डिजिटल फ़ुटप्रिंट डेटा का उपयोग करके ऐसे व्यक्तियों को ऋण स्वीकृत कर सकती हैं। इसके अलावा, ऐतिहासिक डेटा और नए उपभोक्ता डेटा का संयोजन फिन-टेक को क्रेडिट व्यवहार की सटीक भविष्यवाणी करने में मदद करता है। डेटा का यह विविध सेट डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करके प्रासंगिक उपभोक्ता अंतर्दृष्टि उत्पन्न कर सकता है।

3. बेहतर ग्राहक अनुभव

बाज़ार में ऋणदाताओं की संख्या बढ़ गई है, जिससे मौजूदा खिलाड़ियों के लिए प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त हासिल करना मुश्किल हो गया है। वैयक्तिकरण और उच्च-गुणवत्ता वाले ग्राहक अनुभव के लिए डिजिटल फ़ुटप्रिंट डेटा का लाभ उठाकर, फिन-टेक अपनी श्रेणी में सर्वश्रेष्ठ ग्राहक अनुभव प्रदान कर सकते हैं।

एक अच्छा डेटा माइनिंग और एनालिटिक्स सिस्टम ऋण उत्पत्ति प्रणालियों को संभावित जोखिम स्तर का आकलन करने और उनकी आवश्यकताओं के अनुरूप ऋण उत्पादों को तैयार करने पर सलाह देने में मदद कर सकता है। एक वित्तीय ऋण देने वाली संस्था ग्राहक के ऋण जोखिम के आधार पर संग्रह रणनीतियाँ भी विकसित कर सकती है।

4. पुनः करने की क्षमताpay पुनः करने की इच्छा बनामpay

एक वेबसाइट आसानी से ट्रैक कर सकती है कि एक्सेस प्वाइंट पीसी या स्मार्टफोन पर है और ओएस स्मार्टफोन पर चल रहा है। डिवाइस के मॉडल के आधार पर संभावित उधारकर्ता के सामाजिक व्यवहार का आकलन करना संभव है, जिससे वे बीते समय के लिए डिजिटल रूप से ब्राउज़ करते हैं, वे जिस प्रकार की वेबसाइटों पर अक्सर जाते हैं, और सार्वजनिक सामाजिक नेटवर्क में उनकी बातचीत होती है।

उन्नत उपकरणों के साथ किसी व्यक्ति के व्यवहार पैटर्न का खनन और विश्लेषण करके, कोई व्यक्ति पुन: प्रयास करने की उनकी इच्छा निर्धारित कर सकता हैpay ऋण. ऐसा करने से, बिना ए. के कर्जदार सिबिल स्कोर लेकिन पुनः की इच्छा के साथpay ऋण मिलने की संभावना अधिक है।

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पूछे जाने वाले प्रश्न:

Q1. सिबिल स्कोर कौन से कारक तय करते हैं?
उत्तर. आपके क्रेडिट स्कोर को प्रभावित करने वाले प्राथमिक कारकों में आपका अपना है payइतिहास, ऋण राशि, आपका क्रेडिट इतिहास, नया क्रेडिट और क्रेडिट के प्रकार का उल्लेख करें। आपके स्कोर में प्रत्येक कारक के लिए एक अलग वेटेज है।

Q2. मेरा डिजिटल फ़ुटप्रिंट क्या है?
उत्तर. जब आप इंटरनेट ब्राउज़ करते हैं, तो आप एक डिजिटल पदचिह्न छोड़ जाते हैं। यह आपके द्वारा देखी जाने वाली वेबसाइटों, आपके द्वारा भेजे गए ईमेल और आपके द्वारा ऑनलाइन सेवाओं के साथ साझा की जाने वाली जानकारी को संदर्भित करता है।