Mitigasi Credit Scoring, AFPI dan Pefindo Bikin IdFintechScore

Ilustrasi investasi fintech
Sumber :
  • jason-briscoe/Unsplash

Gadget – Asosiasi Fintech Pendanaan Bersama Indonesia (AFPI) berkolaborasi bersama PT PEFINDO Biro Kredit sebagai Lembaga Pengelola Informasi Perkreditan, meluncurkan IdFintechScore, produk scoring untuk memperkuat mitigasi risiko kredit sektor konsumtif di industri fintech lending, memanfaatkan momen penyelenggaraan 4th Indonesia Fintech Summit dan Bulan Fintech Nasional 2022.

Ketua Umum AFPI sekaligus CEO dan co-founder Investree, Adrian Gunadi mengatakan dikesempatan penutupan Bulan Fintech Nasional (BFN) 2022, AFPI memaksimalkan kolaborasi dengan sejumlah ekosistem pendukung industri fintech lending.  Kali ini melakukan peluncuran IdFintechScore hasil kolaborasi dengan PEFINDO untuk memperkuat industri fintech lending khususnya untuk memitigasi risiko terkait credit scoring.

“Keberadaan IdFintechScore ini diharapkan memperkuat industri fintech lending dari kredit macet, dimana saat ini AFPI juga sudah memiliki Fintech Data Center (FDC). Dengan demikian diharapkan dapat meningkatkan kualitas pinjaman khususnya kepada borrower yang memiliki credit scoring yang baik,” kata Adrian saat peluncuran di Yogyakarta, Selasa (13/12/2022).

Direktur Utama PEFINDO Biro Kredit IdScore, Yohanes Arts Abimanyu mengungkapkan, fintech lending sektor konsumtif saat ini bisa membidik peluang penyaluran pinjaman yang lebih tinggi lagi dengan memanfaatkan credit scoring yang didesain khusus sesuai karakteristik bisnisnya. Hasil analisa akan lebih spesifik, akurat dan tajam guna menjaga kualitas portfolio pinjaman sekaligus membuka potensi bisnis ke depan.

Keunggulan produk ini terletak pada scoring model yang menggunakan parameter dan variable spesifik untuk mendalami karakter peminjam, seperti payment behaviour, recent over-indebtedness dan tingkat utilisasi fasilitas yang dimiliki.  Terlebih bisnis fintech lending terutama sektor konsumtif memiliki karakteristik yang berbeda dengan pinjaman konvensional di perbankan. Perbedaan itu mencakup sisi fitur dan jenis produk, segmen dan target pasar, pengukuran risiko termasuk tingkat kolektibilitas borrower. 

“Untuk lebih mengoptimalkan pemanfaatan credit scoring di lingkungan fintech lending, perlu dilakukan penyesuaian scoring model guna mempertajam akurasi agar hasil analisa sesuai dengan risk appetite, proses bisnis, dan segmen pasar,” pungkas Abimanyu.

Business Matching Dengan BNI