오픈 뱅킹이 미국에서 중소기업 대출을 혁신하는 방법

중소기업이 미국 경제를 이끌고 있습니다. 미국 연방준비제도이사회(FRB) 조사에 따르면, 이들 기업의 수는 3,300만 명 이상이며 민간 노동력의 46.4%(% )를 고용하고 있습니다. 또한 미국 중소기업청에 따르면 매년 150만 개의 일자리를 창출하고 있으며, 신규 일자리의 64%(% )를 차지하고 있습니다.

중소기업의 일자리 창출 능력은 경제 활력에서 중소기업의 중요성을 강조합니다. 하지만 중소기업 소유주들은 경제적 기여에도 불구하고 자본에 접근하는 데 지속적으로 어려움을 겪고 있습니다.

J.D. Power의 시장 조사에 따르면 거의 절반(46%%)의 소유주가 제한된 신용 기록이 대출 기회에 부정적인 영향을 미치는 것에 대해 우려를 표명했습니다. 같은 조사에 따르면 중소기업의 거의 3분의 2(65%)가 인플레이션으로 인해 운영 비용이 증가하고 가격 전략이 불안정해졌다고 답했습니다. FRB 조사에 따르면 2019년과 2022년 사이에 완전 승인된 대출 신청자는 9% 감소했습니다.

법인 카드와 중소기업 대출에 대한 다소 제한적인 접근이 현재로서는 상황을 극복하는 데 도움이 되고 있습니다. 하지만 마스터카드의 조사에 따르면 미국 소비자의 55% ( % )가 더 나은 대출이나 이자율을 받을 수 있는 잠재적 혜택을 대가로 금융 계좌 데이터에 대한 안전한 액세스를 공유할 의향이 있다고 답한 만큼, 중소기업 대출자들도 이러한 의향을 공유할 가능성이 높습니다.

반면에 중소기업 대출기관은 중소기업 대출자의 요구를 수익성 있고 효율적으로 충족하기 위해 노력하는 과정에서 많은 어려움을 겪고 있습니다. 한 가지 장애물은 위험을 정확하게 평가할 수 있는 데이터가 부족하다는 점이며, 완전한 평가를 뒷받침할 수 없는 불완전한 데이터는 조금 더 나은 상황입니다. 또한 신용 기록과 관계없이 기존의 많은 위험 평가 모델은 소규모 기업보다는 대기업의 요구에 맞게 설계되었습니다.

오픈 뱅킹은 금융 기관이 중소기업의 거래 및 성과에 대한 실시간 인사이트를 확보할 수 있는 대안을 제공합니다. 맞춤형 금융 상품 결과.

오픈 뱅킹은 대출에서 결제에 이르기까지 금융 서비스를 혁신하고 있으며, 소비자, 중소기업, 대기업 등 모든 유형의 대상에게 더 나은 금융 결정을 내릴 수 있도록 지원하고 있습니다. 오픈 뱅킹은 계좌 거래 데이터와 신용카드 영수증 등 중소기업이 허가한 금융 데이터에 대한 액세스를 강화하여 중소기업 대출 기관에 혁신을 가져올 수 있습니다.

결과적으로 향상된 액세스는 향상된 분석을 가능하게 합니다. 유입, 유출, 자금 부족 및 계좌 잔액에 대한 자세한 중소기업 허가 데이터를 통해 금융 기관은 보다 포괄적으로 리스크를 평가할 수 있습니다. 특히 신용카드 데이터를 통해 공급업체 결제 세부 정보를 심층적으로 파악하여 신용 위험 노출을 예측 분석할 수 있습니다.

본질적으로 오픈 뱅킹은 대출자에 대한 보다 완전한 재무 정보를 제공할 뿐만 아니라 대출 기관이 보다 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 중소기업 대출을 위한 오픈 뱅킹의 몇 가지 장점은 다음과 같습니다:

• 현금 흐름 관리 및 예금 계좌 잔액에 대한 중소기업 허가 데이터로 신용 조사 기관 정보를 보완하여 리스크 관리를 강화합니다.
• 노파일 및 씬파일 고객은 물론 기존 신용 점수의 최소 요건이 부족한 '온 마진' 고객의 대출 및 카드 신청도 자신 있게 승인할 수 있습니다.
• 서류 수집을 간소화하고 대출 심사를 위한 자동화를 강화하여 비용을 절감합니다.
• 신청 프로세스가 원활해져 고객 이탈률이 감소합니다.

오픈 뱅킹은 대출 평가를 강화할 수 있는 다양한 현금 흐름 인사이트를 제공합니다. 이러한 인사이트에는 차변 및 대변 요약, 평균 거래 금액, 예상 수익 수치, 자금 부족 사례, 입금 및 출금 내역, 순 현금 흐름 계산 등 다양한 데이터가 포함됩니다. 이러한 재무 운영 세부 정보를 통해 대출 기관은 중소기업의 재무 건전성, 현금 흐름 안정성, 대출 의무 이행 능력에 대해 더 깊이 이해할 수 있습니다.

또한 오픈 뱅킹은 예금 계좌로의 신규 유입과 금융 기관에 대한 지불로 지정된 신규 유출을 인식하여 대출 스태킹 사례를 식별할 수 있습니다. 이 현금 흐름 데이터에는 최소 및 최대 현금 잔액, 현금 잔액의 평균, 마이너스 잔액 발생 횟수, 특정 기간 동안 계정이 마이너스 잔액을 유지하는 일수 등의 매개변수가 포함됩니다.

이러한 인사이트를 통해 대출 기관은 비즈니스가 처한 재정적 부담과 전반적인 현금 잔고 상태를 파악할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 대출 기관은 대출 스택과 관련된 위험을 완화하고 보다 책임감 있고 지속 가능한 금융 솔루션을 제공할 수 있습니다.