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BNPLシナリオの最大の課題は、最小限の顧客データに基づいてリスクの食欲をすばやく判断することです。
このリスクは、各顧客に表示されるBNPLオファーの金額を入念に管理し、総リスク意欲に基づいてプログラムの範囲を制限するためのガードレールを維持することで相殺されます。
最終的に、BNPLプログラムは、新しい各トランザクションから生成されたデータに基づいて独自のリアルタイムスクリーニングおよびリスク評価ツールを再作成することにより、従来のクレジットスコアを超えて快適に移動できるようにする必要があります。
システムが数か月間運用され、小売業者と貸し手が消費者行動の収集と分析に注意を払うと、個々のリスクスコアに基づいて顧客にパーソナライズされたBNPLオファーを調整する最適化モデルを開発できるようになります。
ほとんどの従来のクレジット商品は、単一の商品に対する1回限りのリスク評価を伴いますが、BNPLプログラムは、さまざまな時点で発生する顧客レベルでの複数のトランザクションを管理する必要があります。
2つの違いは、リスクを制御するために必要なデータを利用できることです。