Une bonne qualité des données est essentielle. Mieux c'est, plus vous en tirerez de valeur. Cependant, dans notre récent rapport sur la gestion des données, nous avons constaté que seule la moitié des organisations considéraient que les données de leurs clients étaient propres et entièrement fiables.
Pour toute organisation la soumission des données à un bureau de crédit, la haute qualité, l'exhaustivité et l'exactitude figurent en haut de la liste des priorités. Des données inexactes ou incomplètes peuvent avoir un impact significatif sur la façon dont les consommateurs ou les entreprises sont représentés sur le marché du crédit. Cela peut également entraîner une mauvaise expérience client, des problèmes de gestion de la clientèle ou avoir un impact réglementaire négatif.
À la lumière de la pandémie de Covid-19, le gouvernement britannique, le régulateur et les entreprises continuent de prendre des mesures pour répondre et s'adapter à la «nouvelle normalité», répondant aux besoins des consommateurs, des clients et des fournisseurs, tout en opérant dans une situation financière et opérationnelle inconnue. environnement.
Il y a quelques mois, le gouvernement britannique a publié un ensemble de directives introduisant des suspensions de paiement (ou gels) pour un certain nombre de produits de crédit. Cela a effectivement offert aux consommateurs et aux entreprises en difficulté la possibilité de différer le paiement de leurs engagements de crédit pour une période de temps définie (3 mois initialement) tandis que leur cote de crédit reste inchangée.
En mai 2020, un gel de 4,5 millions de paiements avait déjà été demandé pour les différents produits de crédit. (Source UK FLA).
Cela a créé un nouveau défi pour les prêteurs soumettant des données aux bureaux de crédit. Comme la CAF et les ARC leur ont demandé de suivre un ensemble supplémentaire de règles liées au gel des paiements dans leurs soumissions, leurs systèmes ne sont pas naturellement mis en place pour gérer ce processus.
Par exemple, les prêteurs pourraient être susceptibles de soumettre des données aux bureaux, ce qui affecterait négativement la cote de crédit d'un consommateur ou d'une entreprise un jour férié:
- Leur processus détectera l'absence de paiement et augmentera automatiquement le statut du compte du consommateur, sans tenir compte de la situation de gel des paiements.
- Le volume élevé de demandes signifie que de nombreux consommateurs et entreprises ont eu du mal à contacter les prêteurs pour demander le gel des paiements. En conséquence, de nombreux congés de paiement ont été accordés rétroactivement.
- Certains autres problèmes opérationnels, notamment le volume élevé de requêtes, auraient pu entraîner l'enregistrement et le traitement corrects des congés de paiement.
En outre, la période initiale de 3 mois pour le gel des paiements a déjà été prolongée pour les hypothèques et il est probable que d'autres produits de crédit pourraient suivre.
En tant que tel, cela introduit un problème supplémentaire – celui de la durée ainsi qu'une stratégie de sortie et la façon de signaler éventuellement les clients où les arriérés de paiement ont été potentiellement masqués pendant plusieurs mois ou un retard sur un défaut potentiel qui doit être signalé.
La
Notre solution Data Quality for CAIS permet aux prêteurs de refléter facilement les blocages de paiement dans les rapports du PCSRA. La solution lit la soumission du PCSRA et une liste des numéros de compte concernés fournis par le prêteur. Cela pourrait
lisez également le fichier principal du PCSRA ou la soumission du mois précédent. Il implémente ensuite une logique pour mettre à jour l'état du compte des comptes concernés, les ramenant généralement à l'état du compte précédent et crée une version mise à jour de la présentation du PCSRA.
Veiller à ce que la qualité des données soit optimale réduit considérablement le risque de recommandations de produits et de décisions de prêt inappropriées, garantissant que les prêteurs peuvent fournir le meilleur service à leurs clients pendant cette période difficile.
De plus, notre solution Data Quality for CAIS et nos services de bureau peuvent aider à soutenir les initiatives de qualité des données avec des solutions de gestion de la qualité des données de bout en bout.
