Kredi başvurularında yeni dönem başlıyor: Artık yüksek puan yetmeyecek!

Türkiye’de kredi notu yüksek olmasına rağmen kredi veya kredi kartı başvurusu reddedilenlerin sayısında ciddi bir artış yaşanıyor.

Bankacılık sektöründe devreye alınan yeni risk değerlendirme yaklaşımıyla birlikte kredi süreçlerinde artık yalnızca puan değil, müşterilerin son aylardaki hesap hareketleri ve para trafiği de belirleyici hale geldi.

OLUMSUZ YANIT ALANLAR ÇOĞUNLUKTA

Son dönemde birçok tüketici, kredi notu iyi olmasına karşın bankalardan olumsuz yanıt alıyor. Bankalar, klasik skorlamanın ötesine geçerek müşterilerin hesap kullanım alışkanlıklarını daha ayrıntılı biçimde incelemeye başladı.

Düzenli gelir akışı, harcama düzeni ve finansal davranışların tutarlılığı kredi onayı açısından kritik kriterler arasında öne çıkıyor.

“DAVRANIŞSAL RİSK ANALİZİ”

Yeni yaklaşımda “davranışsal risk analizi” adı verilen yöntemle hesaplara giren ve çıkan paranın niteliği mercek altına alınıyor.

Düzenli maaş girişi, fatura ödemeleri ve standart harcamalar normal kabul edilirken; sık ve açıklamasız transferler, ani para giriş-çıkışları ve olağan dışı hareketler risk sinyali olarak değerlendiriliyor.

SANAL BAHİS ÖDEMELERİ RİSK GÖSTERGESİ

Özellikle sanal bahis ve oyun sitelerine yapılan düzenli ödemeler bankalar açısından güçlü bir risk göstergesi olarak görülüyor. Bu tür harcamaların, müşterinin geri ödeme kapasitesini zayıflatabileceği gerekçesiyle kredi ve kredi kartı başvurularının reddedilmesine yol açabildiği belirtiliyor.

KARA PARA AKLAMA KISA SÜREDE TESPİT EDİLİYOR

Bankalar bu denetimleri büyük ölçüde otomatik sistemler üzerinden yürütüyor. Kara para aklama ve finansal suçlarla mücadelede kullanılan AML yazılımları ile yapay zeka destekli analiz sistemleri, olağan dışı para hareketlerini kısa sürede tespit edebiliyor.

Şüpheli işlem belirlenen müşteriler sistemde “yüksek riskli” olarak işaretlenirken, bu durum kredi süreçlerini doğrudan etkileyebiliyor.

Kredi kararlarında Merkez Bankası Risk Merkezi ve Kredi Kayıt Bürosu (KKB) verilerinin yanı sıra bankaların kendi iç analizleri de dikkate alınıyor.

Yapay zeka destekli modeller, “gelirle uyumsuz harcama”, “düzensiz para trafiği” ve “riskli sektörlerle temas” gibi kriterleri puanlayarak kredi ve kredi kartı başvurularında nihai sonuca etki ediyor.