free page hit counter

Bagaimana Sistem Credit Scoring Percepat Proses Permohonan Kredit Nasabah?

Sistem credit scoring

Mendapatkan banyak nasabah dengan jumlah sesuai target merupakan salah satu goal utama dari lembaga perbankan. Namun jangan buru-buru merasa senang dulu, bila Anda memiliki banyak calon nasabah. Sebab sebelum mereka menjadi nasabah resmi, Anda harus terlebih dulu melakukan tahap credit scoring.

Baca juga: 4 Manfaat Sistem Credit Scoring Terintegrasi Bagi Perbankan

Pada dasarnya, credit scoring adalah penilaian kredit calon nasabah untuk menentukan apakah ia layak menerima kredit atau tidak. Penilaian tersebut dilakukan dengan mengecek berbagai data penting dan relevan milik calon nasabah, misalnya siklus pembayaran tagihan dan ketepatan waktu dalam membayar cicilan kredit.

Mengingat ada banyak data yang harus dipelajari, apalagi jumlah calon nasabah juga banyak, maka dibutuhkan suatu sistem credit scoring yang tepat. Dengan begitu, proses permohonan kredit nasabah bisa dipercepat.

Menyediakan informasi kredit calon nasabah

Seperti yang disebutkan sebelumnya, tujuan utama dari credit scoring adalah menentukan apakah seorang calon nasabah cukup layak untuk menerima kredit dari lembaga perbankan, atau tidak. Agar bisa melakukan penentuan dengan tepat dan cepat, lembaga perbankan harus memiliki informasi selengkap mungkin.

Selain riwayat kredit, berikut ini beberapa kriteria credit scoring yang umumnya ditetapkan oleh lembaga perbankan:

  • Usia
  • Status perkawinan
  • Jumlah tanggungan
  • Pekerjaan, total lama bekerja
  • Pekerjaan suami/istri
  • Pendapatan lain
  • Status pendidikan
  • Pemilikan kartu kredit/debit
  • Kredit sekarang
  • Hubungan dengan bank/lembaga perbankan
  • Jenis jaminan pinjaman

Baca juga: Jaminan Keamanan Lewat Private Cloud untuk Perbankan

Setiap kriteria tersebut memiliki bobot nilai yang berbeda-beda. Semuanya akan dijumlah untuk mendapatkan nilai akhir, yang bisa menjadi penentu apakah seorang calon nasabah layak mendapatkan kredit atau tidak.

Mempercepat proses pengambilan keputusan

Tanpa adanya sistem credit scoring yang settled, lembaga perbankan pasti akan kesulitan untuk melakukan analisis informasi secara sistematis. Sayangnya, saat ini masih banyak lembaga perbankan yang menerapkan sistem credit scoring secara konvensional. Padahal, sistem seperti ini cenderung akan menyulitkan pihak lembaga perbankan sendiri.

Sudah saatnya lembaga perbankan mulai mempertimbangkan penerapan sistem credit scoring berbasis machine learning, seperti yang dikembangkan oleh Lintasarta. Sehingga proses analisis data calon nasabah bisa berlangsung lebih cepat dan akurat. Bahkan nantinya, lembaga perbankan juga bisa dengan cepat menghasilkan simulasi jumlah rate, plafon, dan jangka waktu kredit secara maksimal.

Semakin cepat proses credit scoring berjalan, akan bertambah banyak pula nasabah yang bisa Anda dapatkan. Hal ini tentu akan menguntungkan, bukan?

Bisa lebih maksimal jika menggunakan big data

Sejak beberapa tahun belakangan ini, industri perbankan di Indonesia terus didorong untuk memanfaatkan big data dalam aktivitas operasionalnya. Hal ini juga berlaku pada sistem credit scoring. Pada dasarnya, big data merupakan serangkaian data dan aktivitas yang dihimpun dari internet. Misalnya seperti perilaku saat berbelanja online, pembayaran telepon, dan transaksi menggunakan kartu kredit.

Lalu, apa hubungannya dengan sistem credit scoring?

Nah, big data bisa menjadi pelengkap dalam sistem credit scoring di industri perbankan, khususnya menyediakan data yang tidak ada dalam layanan informasi keuangan (SLIK). Pasalnya, bagaimana pun juga credit scoring tetap dilakukan demi keperluan analisis internal bank agar bisa memperkuat risk management terhadap perilaku calon nasabah.

Baca juga: Solusi Bisnis Terintegrasi untuk Pasar Perbankan Ritel

Credit scoring juga berperan sangat penting dalam uji kelayakan calon nasabah sebelum menerima kredit. Itulah mengapa sistem credit scoring yang cepat dan tepat sangat dibutuhkan agar bisa melayani calon nasabah secara optimal. Di sisi lain, hal ini juga bisa membantu lembaga perbankan dalam menghemat energi, waktu, dan biaya.

Ingin tahu lebih lanjut mengenai penerapan sistem credit scoring berbasis machine learning dengan layanan Lintasarta? Anda bisa menghubungi kami di sini.

Info https://blog lintasarta net/article/bagaimana-sistem-credit-scoring-percepat-proses-permohonan-kredit-nasabah/