소비자 대출에 큰 데이터를 가져 오는 ZestCash의 주장은 산업 혁명을 일으킬 것입니다.

저소득층 차용자를위한 온라인 대출 서비스 인 ZestCash는 새로운 큰 데이터 중심의 의사 결정 방법을 사용하기 시작했습니다. ZestCash는 새로운 프레임 워크를 사용하여 휴대 전화 사업자 및 월급 날 대출 기관과 같은 대체 채권자로부터 대출 신청자에 대한 데이터를 얻습니다. 정보 비트를 가능한 관계로 묶어서보다 견고한 결과를 보장하기 위해 다양한 모델을 통해 실행합니다. 그런 다음 결과를 재조합하여 주어진 신청자가 얼마나 위험한지를 결정하고 그 사람에게 대출할지 여부, 금액 및 비율을 결정합니다.

미국 최고 영업 책임자이자 전 서브 프라임 신용 카드 책임자 인 Shawn Budde

. 은행 캐피탈 원 (Capital Capital One)은 새로운 모델을 바다 변화로 묘사했습니다. 누가 대출을 상환 할 것인지에 대한보다 정확한 예측은 ZestCash가 더 많은 사람들에게 대출을 할 수있게 해줄 것이라고 재래식 모델이 그들에 대한 충분한 정보를 얻을 수 없었기 때문에 단순히 월급 날 대출에 의존해야했습니다.

대부분의 주요 채권자가 누구에게 대출금을 상환 할 가능성이 있는지를 결정하는 FICO 신용 평가 방법을 혁신하는 방법을 찾은 사람은 거의 없었습니다. Budde가 말했다. 결과적으로 대출 기관은 대개 대출 및 상환 비율을 한 자리 수로 증액하는 것을 기뻐합니다. ""우리는 인수가 완료되는 방식이 점진적으로 향상되었지만 실제로 신용 모델의 근본적인 토대는 약 40 세입니다. " Budde는 말했다. Budde와 공동 설립자 인 Douglas Merrill은 Hollerith라고하는 회사의 최신 의사 결정 프로세스가 향후 40 년의 물결이 될 것이라고 믿고있다 (Budde는 말했다).

Google의 전 CIO였던 Budde와 Merrill은 대출 업계에 큰 데이터를 제공한다고 생각합니다. "

"정말로 멋진 수학은 신용 공간에 적용되지 않았습니다. 그러나 지금, ZestCash는 Hollerith를 이용하여 저임금 미국인들이 부채를 줄이기위한 악순환의 고리에 갇히지 않도록하기를 희망하고 있습니다.

ZestCash는 어떻게 월급 날 대출 기관? ZestCash를 통한 일반적인 대출은 웹 사이트에 따르면 연간 유효 비율이 330 %에 달합니다. ZestCash는 많은 월급 날 대출 기관과 같은 대출 전복 비용 대신 이자율을 부과함으로써 채무자가 부채에서 벗어나도록 권장한다고 밝혔다.

ZestCash는 평균 월급 날 대출의 유효 4 월 대출은 400 %

현재이 회사는 단지 5 개 주에 대한 대출 허가를 받았지만 공동 창립자들은 규제 장애를 해소하면서 계속 확대 될 것으로 기대한다고 말합니다.

Cameron Scott은

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