대출을 단순화하는 방법: 기존 vs. 디지털

전통적인 대출 프로세스에 대해 생각할 때 무엇이 ​​떠오르나요? 아마도 긴 줄, 작성해야 할 많은 서류, 크레딧을 받기 위해 지점을 방문해야 하는 필요성 등의 이미지가 있을 것입니다. 하지만 젊은 세대에게는 그렇지 않으며, 네오뱅크의 등장은 대출 솔루션, 은행, 돈에 대한 새로운 사고방식을 만들어냈습니다. CB Insights에 따르면 디지털 대출 스타트업은 2021년 633건의 거래에서 기록적인 205억 달러를 조달하여 전년 대비 220%의 자금 증가를 나타냈습니다. 개인 금융과 소셜 미디어, 온라인 리뷰 등 현대적인 마케팅 도구는 이러한 디지털 기업에 완벽하게 들어맞습니다.

디지털 대출이란 무엇입니까?

이는 컴퓨터 소프트웨어를 사용하여 대출 거래를 처리하고 추적하는 일종의 P2P 대출입니다. 이러한 대출은 인적 또는 재정적 위험을 감수하지 않는 차용인과 대출 기관 사이에서 직접 이루어집니다. 이러한 유형의 디지털 금융 서비스는 대출 기관의 시간, 노력 및 자원이 덜 필요하기 때문에 기존의 차입 및 대출보다 더 효율적입니다.

대출 관리 시스템은 기존 대출의 조건을 차용하지만 법적 제한은 더 적습니다. 대출 기관은 저축 계좌에서 생성된 데이터 모델을 사용하여 이자 금액, 이자율 및 대출 기간을 결정하도록 선택할 수 있습니다.

반면, 은행 대출, 신용카드 결제, 주택담보대출 결제와 같은 전통적인 금융 서비스는 며칠 또는 몇 주에 걸쳐 이루어지는 경우가 많습니다. 부과되는 이자율은 차용인의 소득, 현재 부채 수준, 신용 점수 등 다양한 요인에 따라 달라집니다. 디지털 대출은 이러한 요소를 제거합니다. 결과적으로 대출 기관은 귀하가 기존 대출 기관으로부터 받는 것보다 더 높은 대출 수익을 제공할 수 있습니다.

Fintech Market 으로 대출 솔루션을 구축하는 것은 프로세스를 단순화하고 고객에게 더 빠르고 안전하며 더 나은 서비스를 제공하는 가장 효과적인 방법입니다. SaaS 플랫폼을 사용하면 디지털 대출 기관이 되는 길에 있습니다. 대출 회사에 적응해야 하는 다섯 가지 이유를 살펴보겠습니다.

더 크고 더 나은 거래입니다

전통적인 대출에는 대부분의 디지털 옵션보다 더 많은 서류 작업이 필요합니다. 그것은 좋은 점이기도 하고 나쁜 점이기도 합니다. 한편으로는 잠재적인 차용자에게 보다 포괄적인 대출 패키지를 제공할 수 있습니다. 반면에, 당신은 그것을 하기 위해 많은 관료적인 절차를 거쳐야 할 것입니다. 디지털 대출의 주요 이점 중 하나는 많은 서류 작업이 필요하지 않다는 것입니다. 디지털 대출이 작동하는 방식은 금융 제공자가 다양한 채널을 통해 대출 신청 데이터를 받는 것입니다. 그런 다음 해당 데이터를 사용하여 차용인이 빌린 돈을 갚을 수 있는 능력을 계산합니다.

향상된 고객 서비스

전통적인 대출 프로세스에는 사용자가 의사소통할 수 있는 다양한 필터가 있는 경우가 많습니다. 때로는 전화 통화나 실제 지점에 가야 하는 상황까지 다를 수 있습니다. 이는 디지털 대출과 같이 디지털로 해결할 수 있는 일에 더 많은 시간을 투자한다는 의미이며, 챗봇과 같은 기술 덕분에 고객 서비스의 편의성이 향상되었습니다. .

디지털 대출 기관은 더 우대적입니다

귀하가 전통적인 대출기관이라면 특정 고객 집단을 염두에 두고 있습니다. 귀하의 전체 비즈니스 모델은 한 유형의 고객, 즉 신용이 낮은 고객에 대한 서비스를 중심으로 구축되었습니다. 하지만 디지털 대출 공간에서 운영할 때는 완전히 다른 고객 기반을 염두에 두게 됩니다. 이는 이전과 동일한 고객에게 서비스를 제공하지 않기 때문이 아닙니다. 더 넓은 고객층을 보유하고 있습니다.

기존 방식보다 더 빠른 자금조달

기존 대출의 경우 대출금을 회수하는 데 2~6주가 소요될 수 있습니다. 차용인으로부터 돈이 들어올 때까지 해당 대출로 돈을 벌지 못할 수도 있습니다. 반면 디지털 대출 기관은 신속하게 대출 계약을 생성하고 대출 신청을 검토한 후 단 몇 시간 만에 승인하거나 거부할 수 있습니다. 이는 데이터 수집을 돕기 위해 제3자에게 의존하지 않기 때문입니다. 그들은 귀하의 데이터를 사용하여 데이터를 수집합니다. 기존 대출에서는 대출 데이터가 사용되는 방식을 제어할 수 없습니다.

디지털 데이터는 혼잡하지만 접근성이 높습니다.

대출기관은 의사결정 엔진 애플리케이션을 통해 결정을 내리기 위해 점점 더 많은 데이터를 사용하고 있습니다 . 그것은 당신에게 어떤 영향을 미치느냐에 따라 좋을 수도 있고 나쁠 수도 있는 변화입니다. 전통적인 대출 기관은 항상 귀하와 귀하의 대출 신청으로부터 수집한 데이터에 의존해 왔습니다. 또한 그들은 Facebook, LinkedIn 등 소셜 미디어의 데이터와 대출 신청 데이터, 신용 점수 등의 공개 정보에 눈을 돌리고 있습니다.

현대 기술과의 원활한 통합

디지털 대출 플랫폼의 또 다른 놀라운 특징은 현재 기술 도구 및 애플리케이션과 쉽게 통합할 수 있다는 것입니다. 이는 단순히 대출 승인을 위해 소셜 미디어 데이터나 신용 점수를 사용하는 것 이상입니다. 인공지능(AI), 머신러닝(ML)과 같은 기술을 생각해 보세요. 이러한 도구는 디지털 대출 기관이 활용하여 과거 금융 활동을 기반으로 차용인의 행동을 예측할 수 있습니다. 따라서 보다 정확하고 개인화된 대출 경험이 가능해집니다. 또한 전자 지갑 및 기타 핀테크 앱 과 같은 도구와 통합되어 소비자의 대출 프로세스를 더욱 간단하게 만들 수 있습니다.

디지털 대출을 통한 더 높은 수준의 보안

사이버 범죄와 데이터 침해의 위협이 증가함에 따라 디지털 플랫폼이 덜 안전하다는 오해가 있습니다. 그러나 대중의 믿음과는 달리 디지털 대출 플랫폼은 종종 전통적인 방법보다 더 높은 보안 조치를 제공할 수 있습니다. 고급 암호화 방법, 생체 인식 보안 및 블록체인 기술을 사용하여 디지털 대출 플랫폼은 사용자 데이터가 가능한 최고 수준으로 보호되도록 보장합니다.

확장성과 유연성

디지털 대출 플랫폼의 중요한 장점 중 하나는 제공되는 확장성입니다. 고객 기반이 성장함에 따라 이러한 플랫폼은 대대적인 점검이나 변경 없이도 쉽게 적응할 수 있습니다. 전통적인 대출 기관은 규모를 확장할 때 더 많은 물리적 지점이나 추가 인적 자원이 필요한 문제에 직면하는 경우가 많습니다. 디지털 플랫폼은 유연성을 고려하여 고객의 다양한 부문에 맞는 다양한 상품( 소비자 대출 , 중소기업 대출, 자동차 리스 )을 제공하여 고객을 더욱 포용적이고 포괄적으로 만들 수 있습니다.

환경적 이점

가장 먼저 떠오르는 것은 아닐 수도 있지만 디지털 대출은 환경 친화적입니다. 종이의 필요성을 없애면 종이 생산을 위해 벌목되는 나무의 수가 줄어듭니다. 또한, 물리적 지점의 필요성이 줄어들어 은행 직원과 고객의 건설 및 일일 통근이 줄어들어 탄소 배출량이 감소합니다.

포용성과 글로벌 도달 범위

Fintech Market 과 같은 디지털 대출 시스템은 더 많은 고객, 특히 기존 은행 시설에 쉽게 접근할 수 없는 사람들에게 다가갈 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 여기에는 외딴 지역에 거주하는 사람, 공식적인 은행 이력이 없는 사람, 심지어 해외 대출자가 포함될 수 있습니다. 디지털 플랫폼의 전 세계적 도달 범위는 더 넓은 인구 통계에 맞춰 포괄성을 보장할 수 있음을 의미합니다.

요약하자면, 전통적인 대출은 장점이 있고 완전히 대체될 수 없는 반면, 디지털 대출은 금융 부문의 미래에 대한 설득력 있는 사례를 제시합니다. 대출 분야의 디지털 혁명을 수용하면 프로세스가 간소화될 뿐만 아니라 모든 사람이 어디서나 접근 가능하고 안전하며 포용적인 금융 서비스를 만들 수 있습니다. 우리가 앞으로 나아가면서 이러한 디지털 혁신을 적응하고 통합하는 대출 기관은 진화하는 소비자의 요구를 충족하는 데 가장 적합한 위치에 있게 될 것입니다.

결론적으로 디지털 대출은 기존 대출에 비해 많은 장점을 가지고 있습니다. 더 저렴하고 빠르며 많은 서류 작업이 필요하지 않습니다. 전통적인 대출 방식이 여전히 작동하고 있음에도 불구하고 고객은 신청하기 쉬운 대출, 대출 기관과의 더 나은 커뮤니케이션, 모든 기기 및 어디에서나 가능한 더 빠른 솔루션을 선택하고 있습니다. 이는 대출 기관이 새로운 모델에 적응하고 경쟁력을 유지하기 위해 편리한 서비스를 제공하도록 운영을 전환하는 것이 적절하다는 것을 의미합니다.