领先公司如何评估开放银行提供商：前线的教训：安德鲁·邦索尔（Andrew Bonsall）

当您处理负担能力评估，收集策略或脆弱性检测时，表面级别的见解不会削减。您需要可以信任的数据：反映客户实际财务状况并支持自信决策的数据。

选择正确的开放银行提供商意味着超越基本知识。连接很重要。但是，覆盖范围，数据质量，监管保证以及洞察力适合您现有流程的容易程度也是如此。

这是要寻找的东西：

强大的API只是起点

开放银行AIS（帐户信息服务）可以在客户的许可下通过安全的API访问交易级银行数据。这是一个受监管的过程，旨在使公司对收入，支出和财务弹性有更清晰的看法，从而帮助改善信贷，收集和支持旅程的结果。

但是，并非所有提供商都提供相同的质量或可靠性。真正的价值在于除了连接之外发生的事情，例如，数据对操作使用的分类，解释和交付的状况如何。

1。驱动实际转换的银行覆盖范围

要问的第一个问题之一很简单：涵盖了哪些银行？

提供者可能会提供数十个API连接，但这并不能保证整个银行人口的绩效。例如：

• 它们是否包括消费者和企业帐户？

• 连接是否完全符合PSD2且没有屏幕刮擦？

• 每个银行的客户旅程是什么样的，用户倾向于下降？

覆盖范围或不一致的性能会导致同意失败，缺少数据和降低的完成率，最终破坏了整个过程。

2。承担体重的规范状态

开放银行数据很敏感。虽然必须授权提供AIS的任何提供商，但授权的类型很重要。

一些提供商作为AIS代理商运营，并在首席公司的许可下提供服务。其他人则获得了直接监管责任的全面授权AISP。对于使用开放银行数据来支持负担能力，风险或脆弱性策略的公司，值得注意的是。

直接授权提供者可能会提供更强大的治理和监督，必要的考虑因素，即该数据被用来为受监管的决策提供信息或以信用风险模型为例。

3。准确，颗粒状分类

捕获交易是一回事。将它们变成可靠的见解是另一种。

开放银行数据的价值取决于其在收入类型，收益收入，债务还款和必需支出之间的分类程度。高质量的分类模型有助于表现出财务弹性，压力的点标志，并以比广泛的预定分组更精确地评​​估可负担性。

了解交易频率属于“未分类”或“其他”的频率也很重要。如果提供者无法自信地对数据进行分类，则下游分析会受到影响。

寻找在实际财务环境中积极使用和测试的模型，并根据现实世界的反馈随着时间的推移而改善。

4.在实践中起作用的集成

开放银行需要与您的系统和团队合作。

强大的提供商支持与有据可查的API，灵活的数据格式和响应式入门的集成。他们还提供沙箱环境，实施指导，并帮助浏览内部流程和控件。

公司如何应用开放银行数据

最强的开放银行用例将干净，准确的数据与明确的目的相结合。在整个部门，领先的组织已经将这种组合应用于改善结果。

💬金融服务：支持更公平的贷款

贷方正在使用实时收入和支出洞察力来建立更全面的负担能力，尤其是对于较薄的档案或不规则收入的申请人。这有助于降低默认利率，加强决策并改善客户结果。

💬实用程序：确定困难

开放银行业务有助于验证寻求支持的客户的“艰辛证明”，提供实时的财务状况，而不是依靠静态数据或假设。

💬公共部门：分配资源

一些理事会和政府资助的服务正在使用开放银行数据来进行更快，更公平的负担能力评估，尤其是在传统数据缺乏脆弱或低收入群体的情况下。

💬电信：注册时管理风险

电信公司在入职时使用开放式银行业务来评估负担能力，并降低付款失败或提早流失的风险。

差异的细节

许多提供商提供访问权限。更少的人提供了将开放式银行洞察到业务与平常流程所需的准确性，透明度和运营拟合度。

这是将它们分开的摘要：

最后的想法

开放银行数据有可能改变负担能力，脆弱性和收集策略。但是，这种潜力取决于选择不仅提供连接的提供商。

从分类质量到监管地位，细节很重要。对于在开放银行数据上建立关键流程的公司，对这些细节的信心至关重要。