Teknologi AI Credit Scoring untuk Kembangkan UMKM Kita

Hari itu saya merasa sedih. Cerita seorang teman yang saat pandemi dipecat dari kantornya, dan lalu setelah pandemi usahanya jatuh bangkrut karena habis modalnya, menjadi salah satu penyebabnya. Sebagai temannya saya merasa ikut gagal. Gagal karena tak bisa banyak membantunya.

Iya, andai saja saya orang kaya, saya tentu bisa menolongnya. Memberinya pinjaman modal supaya dia bisa kembali usaha. Namun apa daya, saya juga tidak bisa membantunya. Pandemi juga membawa banyak dampak keuangan bagi keluarga saya. Terlebih sekarang, 2 anak saya yang besar juga kuliah. Penghasilan saya dan suami kini banyak diprioritaskan untuk biaya kuliah mereka.

Saran Mencari Pinjaman

Teman saya tak punya banyak aset yang bisa dijual. Keluarganya juga pas-pasan. Jadinya tak ada yang bisa diandalkan untuk bisa meminjamkannya modal usaha. Saya pun menyarankannya untuk meminjam modal dari bank. Tapi ini juga susah. Dia tak punya agunan, tak juga punya penghasilan tetap. Mana ada bank yang mau memberikan pinjaman.

Seorang teman lain menyarankan dia untuk meminjam uang dari pinjol. Namun ini saya cegah. Besarnya bunga dan juga tenornya yang pendek, tentu akan sangat menyulitkan. Bukannya membantu, bisa-bisa nantinya malah akan sangat menjerat.

Saya pun teringat pada Amartha. Meski sekilas Amartha ini seperti pinjol, namun jelas sangat berbeda. Amartha termasuk fintek dari jenis Microfinancing. Yakni jenis produk fintek yang menyediakan layanan keuangan bagi masyarakat kelas menengah ke bawah untuk membantu kehidupan dan keuangan mereka sehari-hari. 

Nah Amartha menjembatani permasalahan keuangan golongan menengah ke bawah ini. Yakni menyalurkan secara langsung modal usaha dari pemberi pinjaman (pendana atau lender) kepada calon peminjam.

Amartha Lebih Canggih dengan Teknologi AI Credit Scoring 

Layaknya penyedia pinjaman non-bank lainnya, layanan Amartha dilakukan secara online. Jadi peminjam melakukan tahap demi tahap untuk mengajukan pinjaman. Namun ada bedanya dengan penyedia pinjaman secara online lainnya. Amartha ada tahap online, di mana ada pihak dari Amartha yang akan datang lebih dulu ke tempat si peminjam. Jika ini itunya sudah oke, barulah pinjaman di-acc dan dana pinjaman pun turun. Pembeda offline inilah yang menjadi kelebihan Amartha yang membuatnya tidak masuk ke dalam pinjol.

Namun kini Amartha semakin canggih. Sebab Amartha menggunakan Teknologi AI Credit Scoring. Sejenis teknologi artificial inteligent yang membuat skor kredit calon peminjam bisa terpetakan dengan cepat. Tak hanya membuat pihak Amartha tahu kondisi skor kredit dari calon peminjam, tetapi sebaliknya juga pihak calon peminjam. 

Ya, dengan hasil Teknologi AI Credit Scoring berupa skor kredit, peminjam jadi tahu kondisi dirinya yang nantinya bisa membuat dia bisa membandingkan informasi pihak penyedia pinjaman dengan kinerja pinjaman nasabah lain dengan profil yang sama. 

Credit score sendiri fungsinya juga sangatlah jelas. Bagi pihak Amartha, ini akan sangat membantu proses survey serta besarnya pinjaman yang akan diberikan. Nah bagi peminjam, credit score akan membantunya di dalam mendapat akses yang lebih luas kepada penyedia pinjaman dengan cukup mengandalkan reputasi berupa credit score yang baik itu. Jadinya dia tidak perlu banyak mengandalkan agunan atau jaminan.

Freepik

Cara Kerja AI Credit Scoring 

Credit scoring adalah sistem atau cara menentukan layak tidaknya calon peminjam mendapatkan pinjaman. Credit scoring dilakukan dengan mengumpulkan data calon peminjam dari data berbagai aplikasi pinjaman, dan juga program statistik, serta jejak pinjaman dari waktu ke waktu. Nah teknologi AI membuat proses credit scoring menjadi lebih cepat dan lebih komprehensif.

Untuk siapa pun calon peminjam, adanya teknologi ini tentu akan sangat menguntungkan. Sebab proses pengajuan pinjaman jadinya tidak akan lama. Bahkan dalam hitungan menit saja, credit score bisa langsung didapat. Jadinya kita bisa tahu besarnya kemungkinan untuk mendapatkan pinjaman.

Tips Memaksimalkan Score Credit

Nah ini yang kemudian menjadi imbasnya. Setelah cara mengetahui skor kredit kita tahu, jika score credit kita bagus, yang artinya kita punya sejarah pinjaman yang bagus, di mana siklus pembayaran tagihan kita bagus, selalu bayar tagihan tepat waktu, dan tidak pernah menunggak, tentu kemungkinan pinjaman disetujui sangat besar. Teknologi AI Credit Scoring-nya sangat menguntungkan kita.

Sebaliknya jika score credit kita jelek, yang artinya berkebalikan dari yang baik, di mana siklus pembayaran tagihan kita jelek, sering bayar tagihan lewat waktu, dan mungkin sering menunggak, tentu kemungkinan pinjaman disetujui sangat kecil. Teknologi AI Credit Scoring-nya memberatkan kita.

Supaya Teknologi AI Credit Scoring kita bisa bagus, tentu kita harus berusaha untuk membuat skor kredit kita bagus. Dan beberapa caranya tentu saja adalah dengan selalu membayar semua tagihan kita; melakukan transaksi keuangan secara aktif, sekalipun menggunakan kartu kredit; kemudian juga memberikan tenggat waktu dalam meminjam dana; lalu mengindari terlalu seringnya gonta ganti akun bank karena akan membuat skor kredit menurun; dan juga miliki portofolio kredit yang sehat, misalnya mampu melakukan pembayaran utang secara lunas untuk tiap pinjaman yang dilakukan.

Well…

Baca-baca tentang skor kredit dan juga Teknologi AI Credit Scoring membuat saya kagum. Menguntungkan kedua belah pihak. Ya pihak penyedia pinjaman, ya pihak peminjam. Asalkan kedunya punya track record pinjaman yang bagus. 

Untuk para UMKM, dan mungkin teman saya yang tadi saya ceritakan, Amartha bisa jadi pilihan tepat untuk mengajukan pinjaman. Selain karena memang Amartha ini khusus untuk UMKM, juga kini punya produk baru Teknologi AI Credit Scoring yang akan sangat memudahkan UMKM untuk berkembang. Dengan memanfaatkannya, semua bisa berjalan dengan lancar.

Semoga deh ya, Amartha dengan Teknologi AI Credit Scoring-nya ini bisa membawa banyak manfaat bagi para UMKM kita. Jadinya peningkatan ekonomi, terlebih pasca-pandemi seperti sekarang, bisa pesat dan cepat. Ya, semoga saja!

*Referensi : berbagai sumber