基于Solana的贷款机构正在为小企业重建信用模型 银行仍然忽视

来源：CryptoNewsNet 原文标题：基于Solana的贷款机构正在重建小企业信用模型，银行仍然忽视 原文链接： 在西方国家，获得信贷被视为理所当然。银行依赖于长期的信用记录、稳定的工资和政府数据集来判断谁有资格获得贷款。

但对于全球数十亿人来说，这些系统不存在或无法正常运作。正在开发Solana的建设者表示，基于加密的借贷模型正在促使人们重新思考信用风险的实际衡量方式。

在一次最近的采访中，Tala的首席产品官Nicolas Cabrera解释说，他公司服务的许多客户并非高风险，而是出于环境所致。

银行的盲点

“我们的许多客户被银行服务不足或未被银行覆盖，”他解释说。“他们是经营实体的中小企业主，但没有银行要求的正式收入证明或信用历史。”

Cabrera表示，他的团队没有试图将这些借款人强行纳入传统的信用评分系统，而是从零开始建立了新的承销模型。

“传统的银行或金融机构试图为这类人群创建评分或风险等级的方法并不奏效，”他说。“这些系统依赖于集中式数据，而这些数据在全球很大一部分地区根本不存在。”

相反，Tala使用专有数据。Cabrera描述了一个直接从借款人收集信息并利用机器学习动态评估风险的系统。

无需传统文件即可获得信贷

这包括行为数据、设备级信号以及对企业运营的实时洞察。

“我们建立了一些非常智能的模型，以了解他们的风险水平和还款倾向，”他说。

一个例子涉及基于图像的输入。借款人可以上传他们的门店存货或运营的照片，系统会分析这些照片以获取与活动规模和收入潜力相关的信号。

“从这些图片中，我们实际上可以获得非常有趣的信号，”Cabrera说。“我们可以看到库存水平、客流指标，以及帮助我们判断企业是否活跃并产生收入的因素。”

风险管理是有意逐步进行的。Cabrera表示，贷款通常从小额、短期开始。

“我们从较小的贷款和较短的期限开始，”他说。“随着客户成功还款，我们的信心会增加，模型也会随着他们调整。”

这种反馈循环使得信用额度和定价可以随着时间推移而演变。

这种适应性方法改变了贷方与借款人的关系。平台不再只发放一次性贷款，而是设计成随着企业数据质量的提升而成长。随着时间推移，不确定性降低，信贷变得更容易定价。

在链下运营超过十年后，Cabrera表示，公司现在正将部分借贷和流动性基础设施迁移到Solana上。

“我们已经在链下运营超过10年，”他说。“现在我们将部分基础设施迁移到链上，以实现更高效的流动性和结算。”

更广泛的意义超越了加密货币。通过重新定义信用价值的衡量方式，基于Solana的借贷模型正在挑战全球金融体系中的一些假设。

对于长期被排除在传统银行之外的小企业来说，获得资本的途径可能终于反映了真实的经济活动，而不是缺失的文件。