Mengenal Credit Scoring Dan Teknologi Pendukungnya

Ketika seseorang melakukan pengajuan pinjaman ke bank ataupun fintech, tidak langsung akan mendapatkan persetujuan begitu saja. Ada sebuah proses yang dilalui untuk memastikan si peminjam mendapatkan porsi yang sesuai dan memiliki kemampuan untuk mengembalikannya. Mekanisme tersebut disebut dengan Credit Scoring — baik dilakukan secara manual, semi-otomatis, atau sepenuhnya terotomatisasi teknologi.

Untuk mendukung proses skoring tersebut, para inovator di bidang teknologi finansial juga muncul dengan layanan berbasis teknologi untuk memudahkan dan mempercepat institusi melakukan proses penilaian. Termasuk dengan memanfaatkan berbagai sumber data seperti tagihan dan telekomunikasi sebagai variabel penilai, sehingga dapat menjangkau ke lebih banyak pengguna, termasuk orang yang belum memiliki rekening bank (unbankable).

Nah, guna memahami lebih dalam tentang Credit Scoring dan inovasi-inovasi baru yang memudahkan prosesnya, simak selengkapnya artikel ini.

Credit Scoring adalah sebuah proses untuk menentukan tingkat kelayakan calon nasabah layanan pinjaman atau kredit di institusi keuangan. Proses ini dilakukan dengan memeriksa dan menganalisis berbagai berkas pendukung, seperti slip gaji, laporan pajak, bukti pembayaran, rekening koran, hingga verifikasi lapangan. Semakin besar/banyak pinjaman yang diajukan, biasanya proses penilaiannya akan membutuhkan effort dan melibatkan berkas yang lebih banyak.

Layanan tersebut juga dapat disediakan oleh lembaga khusus yang disebut sebagai Alternative Credit Scoring, yakni badan yang mengolah data selain data kredit atau turunannya. Otoritas Jasa Keuangan (OJK) dalam POJK №13/POJK.02/2018 mengatur tentang keberadaan lembaga tersebut, dinaungi dalam Inovasi Keuangan Digital.

Lembaga keuangan seperti bank memiliki proses sistematis untuk melakukan analisis kredit dengan variabel yang sangat ketat. Pedomannya dengan prinsip 5C (character, capacity, capital, condition, collateral) dan 5P (personality, purpose, prospect, payment, party).

Sederhananya proses ini dilakukan oleh bankir dengan memvalidasi identitas calon debitur ke SLIK (Sistem Layanan Informasi Keuangan) atau dulu lebih akrab dikenal dengan istilah “BI-checking”. Kemudian debitur atau peminjam juga diminta untuk melampirkan berbagai dokumen administrasi.

Dengan mengakses SILK, lembaga keuangan yang terdaftar Biro Informasi Kredit (disebut Lembaga Pengelola Informasi Perkreditan/LPIP) akan mendapati skor calon nasabahnya yang dihitung dari catatan kolektibilitasnya. Skornya antara 1 sampai 5, semakin kecil semakin besar potensi aplikasi pinjaman diterima. Bila masuk skor 3, 4, dan 5 otomatis ia akan ditolak karena masuk ke daftar hitam. Biasanya orang yang tidak memiliki riwayat kredit sama sekali termasuk dalam jajaran yang otomatis ditolak.

Terkait penilaian kredit tersebut, sejauh ini institusi keuangan mengacu pada Peraturan Otoritas Jasa Keuangan (POJK) №40/POJK.03/2019 tentang Penilaian Kualitas Aset Bank Umum. Selain ketentuan, aturan tersebut turut mendefinisikan tingkat kolektibilitas berdasarkan kemampuan nasabah dalam melakukan pembayaran kredit.

Penilaian Kualitas Aset Bank UmumSistem skoring yang ada pada umumnya membutuhkan proses yang panjang — bisa rampung dalam hitungan hari bahkan minggu. Sementara syarat yang ada juga mengharuskan pengguna untuk terlebih dulu memiliki fasilitas mendasar lainnya, seperti rekening bank beserta histori transaksinya.

Belum lagi persyaratan yang harus dipenuhi seperti bukti pendapatan atau pajak. Sayangnya tidak semua orang dapat memenuhi persyaratan tersebut, mengakibatkan layanan pinjaman tidak bisa dinikmati secara merata.

Dari hipotesis permasalahan tersebut, Open Finance hadir untuk mendemokratisasi layanan finansial, termasuk di sisi penilaian kredit. Misalnya, dengan memanfaatkan data-data yang sebelumnya dianggap tidak berguna seperti histori transaksi di e-commerce, pembelian pulsa, dll. Eksekusinya dibantu teknologi modern seperti kecerdasan buatan, sehingga menghasilkan kinerja yang lebih efisien.

Dengan sistem Open Finance yang lebih menyeluruh, lembaga keuangan dapat meluncurkan produk atau servis untuk menjangkau pangsa pasar yang lebih luas.

Kami di Finantier juga cukup concern dengan permasalahan tersebut. Melalui inovasi berbasis Open Finance, kami mengembangkan berbagai teknologi finansial untuk membantu industri keuangan berkembang lebih pesat. Salah satunya melalui Finantier Score untuk sistem Credit Scoring. Tujuannya untuk membantu institusi keuangan mendapatkan hasil penilaian kelayakan calon nasabah secara komprehensif. Dalam proses kerjanya, terdapat beberapa variabel (sumber data) yang digunakan untuk melakukan penilaian, meliputi tagihan (air, listrik, dll), telekomunikasi (pulsa, paket data, dll), dan transaksi (e-commerce, e-wallet, dll).

Selain itu, sistem juga dilengkapi dengan kapabilitas eKYC untuk memastikan keabsahan dan legitimasi identitas pengguna, untuk menghindari fraud dan potensi kecurangan seperti pencucian uang. Setiap data yang divalidasi akan menghasilkan skor untuk membantu pemilik layanan menentukan keputusan untuk nasabah tersebut. Secara umum prosesnya tersaji dalam bagan berikut ini:

Sistem Credit Scoring FinantierSistem Credit Scoring alternatif seperti Finantier Score ini juga berpotensi meningkatkan inklusi keuangan di Indonesia. Pasalnya memungkinkan siapa saja –termasuk pengguna layanan finansial baru atau masyarakat di daerah rural — untuk mendapatkan penilaian yang lebih sesuai. Bisa saja seseorang tidak pernah memiliki rekening bank, namun demikian memiliki catatan yang baik atas tagihan PLN atau pulsa dalam kesehariannya.

Layanan Credit Scoring yang disediakan Finantier bahkan bisa melakukan dengan waktu yang sangat cepat. Finantier memanfaatkan algoritma pintar yang dikemas dalam pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan untuk membantu mengolah big data. Kemudian menyuguhkan kepada pengguna hasil analisis yang ringkas dan mudah dipahami.

Sebagai sebuah platform Open Finance, Finantier juga menyuguhkan opsi layanan berbasis API (Application Programming Interface), memungkinkan layanan seperti Credit Scoring dapat disematkan di dalam sebuah sistem yang sudah dimiliki oleh kliennya, sehingga tidak ada perubahan proses bisnis signifikan yang mengganggu pengalaman pengguna. Bagi perusahaan mitra, sistem Credit Scoring alternatif ini menawarkan beberapa keuntungan, di antaranya:

* Meningkatkan kelayakan kredit calon nasabah, termasuk memberikan kesempatan kepada kalangan undeserved dan unbankable. Sehingga berpotensi untuk menambah segmentasi baru.
* Memberikan pengalaman baru kepada pengguna untuk dapat memanfaatkan data yang selama ini dianggap tidak berguna.
* Proses dan penyajian real-time memungkinkan alur bisnis yang lebih cepat.
* Menghilangkan bias atau friksi dengan data pendukung yang lebih banyak dan bervariasi.

Ditulis oleh Randi Eka