A smart new business loan for people with no credit | Shivani Siroya

176,071 views ・ 2016-05-18

TED


โปรดดับเบิลคลิกที่คำบรรยายภาษาอังกฤษด้านล่างเพื่อเล่นวิดีโอ

Translator: Praew Phuprasert Reviewer: Natachanan Lumpikanon
00:12
How much do you need to know about a person
0
12837
2001
คุณจะต้องรู้จักคนคนนึงมากแค่ไหน
00:14
before you'd feel comfortable making a loan?
1
14862
2534
ถึงจะยอมให้เขากู้เงินจากคุณได้
00:18
Suppose you wanted to lend 1,000 dollars
2
18044
2455
สมมุติว่าคุณจะให้คนยืมเงิน 1,000ดอลลาร์
00:20
to the person sitting two rows behind you.
3
20523
2314
ซึ่งอาจจะเป็นคนที่นั่งหลังคุณถัดไปสองแถว
00:23
What would you need to know about that person
4
23190
2132
คุณอยากจะรู้อะไรบ้างเกี่ยวกับคนคนนั้น
00:25
before you'd feel comfortable?
5
25346
1921
ก่อนที่คุณจะไว้ใจให้เขายืมเงิน?
00:27
My mom came to the US from India in her late thirties.
6
27291
3924
แม่ของฉันย้ายเข้ามาอยู่ที่ สหรัฐในวัย30กว่าๆ
00:31
She's a doctor in Brooklyn,
7
31614
1432
ทำงานเป็นแพทย์ในเมืองบรู๊คลิน
00:33
and she often lets friends and neighbors come to see her for health services,
8
33070
4223
แม่มักจะให้คำปรึกษาด้านสุขภาพแก่เพื่อนๆ
00:37
whether they can pay right away or not.
9
37317
2229
ไม่ว่าพวกเขาจะสามารถ จ่ายค่ารักษาได้หรือไม่
00:39
I remember running into her patients with her at the grocery store
10
39955
3207
จำได้ว่าฉันต้องไปพบคนไข้ของแม่ ที่ร้านขายของชำ
00:43
or on the sidewalk,
11
43186
1151
หรือไม่ก็ตามทางเดิน
00:44
and sometimes they would come and pay her right on the spot
12
44361
2840
บางครั้งพวกเขาก็จะ จ่ายค่ารักษา ณ ตอนนั้น
00:47
for previous appointments.
13
47225
1358
สำหรับการนัดในครั้งต่อไป
00:48
She would thank them,
14
48607
1239
แม่จะกล่าวขอบคุณพวกเขาเสมอ
00:49
and ask them about their families and their health.
15
49870
2721
และมักจะถามไถ่เกี่ยวกับครอบครัว และสุขภาพของพวกเขา
00:53
She gave them credit because she trusted them.
16
53466
3252
แม่ให้เครดิตพวกเขาเพราะความไว้ใจ
00:57
Most of us are like my mom.
17
57122
2367
ซึ่งคนส่วนใหญ่ก็เป็นเหมือนแม่ของฉัน
00:59
We would give credit to someone we know
18
59899
2863
เรามักจะให้เครดิตกับคนที่เรารู้จัก
01:02
or that we live next to.
19
62786
1396
หรือไม่ก็คนที่อยู่ใกล้กับเรา
01:04
But most of us are probably not going to lend to a stranger
20
64206
3704
แต่จะไม่ให้คนแปลกหน้ายืมเงินเราหรอก
01:07
unless we know a little something about them.
21
67934
3066
เว้นแต่เราจะรู้จักเขา แม้จะแค่ผิวเผิน
01:11
Banks, credit card companies and other financial institutions
22
71634
3703
ธนาคาร บัตรเครดิต หรือสถาบันการเงินต่างๆ
01:15
don't know us on a personal level,
23
75361
2260
ก็ไม่แม้แต่จะรู้จักเราเป็นการส่วนตัว
01:17
but they do have a way of trusting us,
24
77645
2879
แต่พวกเขาก็รู้วิธีที่จะเข้าถึงเรา
01:20
and that's through our credit scores.
25
80548
2461
โดยพิจารณาจากแต้มเครดิต
01:23
Our credit scores have been created
26
83033
1995
ซึ่งแต้มเครดิตจะมาจาก
01:25
through an aggregation and analysis of our public consumer credit data.
27
85052
4520
การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล ที่มาจากฐานข้อมูลลูกค้า
01:29
And because of them, we have pretty much easy access
28
89596
3241
และนั่นก็ทำให้เราเข้าถึง
01:32
to all of the goods and services that we need,
29
92861
2444
สินค้าและบริการด้านต่างๆได้ดี
01:35
from getting electricity to buying a home,
30
95329
2844
การเข้าถึงไฟฟ้า การซื้อบ้าน
01:38
or taking a risk and starting a business.
31
98197
2457
หรือการรับความเสี่ยงในการเริ่มต้นทำธุรกิจ
01:41
But ...
32
101561
1161
แต่...
01:42
there are 2.5 billion people around the world
33
102746
4367
มีคนจำนวนมากทั่วโลกถึง 2.5 ล้านคน
01:47
that don't have a credit score.
34
107137
2086
ที่ไม่มีคะแนนเครดิต
01:49
That's a third of the world's population.
35
109247
3024
ซึ่งก็มักจะเป็นประชากร ในประเทศกำลังพัฒนา
01:52
They don't have a score
36
112930
1255
พวกเขาไม่มีคะแนนเครดิต
01:54
because there are no formal public records on them --
37
114209
3261
เพราะยังไม่มีการจัดตั้งระบบทะเบียนสาธารณะ
01:57
no bank accounts,
38
117494
1364
ไม่มีบัญชีธนาคาร
01:58
no credit histories
39
118882
1494
ไม่มีประวัติเครดิต
02:00
and no social security numbers.
40
120400
2058
ไม่มีเลขฐานข้อมูลประจำตัว (-SSN)
02:02
And because they don't have a score,
41
122482
1719
และเพราะว่าพวกเขาไม่มีคะแนนเครดิต
02:04
they don't have access to the credit or financial products
42
124225
4651
จึงไม่สามารถเข้าถึงบริการทางการเงิน
02:08
that can improve their lives.
43
128900
1846
ที่จะทำให้ชีวิตพวกเขาดีขึ้น
02:11
They are not trusted.
44
131509
2062
พวกเขาไม่มีเครดิต
02:14
So we wanted to find a way to build trust
45
134968
3170
เราจึงหาวิธีสร้างเครดิต
02:18
and to open up financial access for these 2.5 billion.
46
138162
4051
และเพื่อเปิดวิธีให้ผู้คนเข้าถึงระบบการเงิน
02:22
So we created a mobile application
47
142772
2466
เราจึงออกแบบแอพคลิเคชั่นบนมือถือ
02:25
that builds credit scores for them using mobile data.
48
145262
4290
เพื่อสร้างคะแนนเครดิต จากฐานข้อมูลโทรศัพท์
02:30
There are currently over one billion smartphones in emerging markets.
49
150345
4456
ขณะนี้มีสมาร์ทโฟน กว่าหนึ่งพันล้านในตลาดเกิดใหม่
02:34
And people are using them the same way that we do.
50
154825
2988
ซึ่งคนก็ใช้กันโดยทั่วไป
02:38
They're texting their friends, they're looking up directions,
51
158235
2969
ไม่ว่าจะส่งข้อความหาเพื่อน ดูแผนที่
02:41
they're browsing the Internet
52
161228
1412
ท่องโลกอินเตอร์เน็ต
02:42
and they're even making financial transactions.
53
162664
2479
หรือการทำธุรกรรมการเงินต่างๆ
02:45
Over time, this data is getting captured on our phones,
54
165167
3186
โดยข้อมูลเหล่านี้จะถูกบันทึก ไว้ในสมาร์ทโฟนเสมอ
02:48
and it provides a really rich picture of a person's life.
55
168377
3795
และมันแสดงภาพวิถีชีวิตของคนได้เป็นอย่างดี
02:53
Our customers give us access to this data
56
173132
2176
เราจะเข้าถึงข้อมูลนี้โดย ความยินยอมจากลูกค้า
02:55
and we capture it through our mobile application.
57
175332
3110
ดึงข้อมูลที่ต้องการจากแอพลิเคชัน
02:58
It helps us understand the creditworthiness
58
178466
2644
ซึ่งมันจะทำให้มีความน่าเชื่อถือมากขึ้น
03:01
of people like Jenipher, a small-business owner in Nairobi, Kenya.
59
181134
4701
เหมือนกับเจนนิเฟอร์ เจ้าของธุรกิจขนาดเล็ก ในเมืองไนโรบิ ประเทศเคนยา
03:06
Jenipher is 65 years old, and for decades has been running a food stall
60
186290
4883
เจนนิเฟอร์อายุ 65 ปี เป็นแม่ค้า ขายอาหารตามรถเข็น
03:11
in the central business district.
61
191197
2058
อยู่ในย่านธุรกิจ
03:13
She has three sons who she put through vocational school,
62
193897
3199
เธอมีลูกชาย3คน ซึ่งเธอส่งเรียน ในโรงเรียนสายอาชีพ
03:17
and she's also the leader of her local chama,
63
197120
2524
เธอยังเป็นผู้นำในท้องถิ่น
03:19
or savings group.
64
199668
1463
หรือกลุ่มออมทรัพย์
03:21
Jenipher's food stall does well.
65
201609
1923
ซึ่งธุรกิจขายอาหารของเธอก็เป็นไปได้ด้วยดี
03:23
She makes just enough every day to cover her expenses.
66
203556
3444
เธอมีรายได้เพียงพอสำหรับใช้ในแต่ละวัน
03:27
But she's not financially secure.
67
207024
2368
แต่สถานะทางการเงินของหล่อนก็ยังไม่มั่นคง
03:29
Any emergency could force her into debt.
68
209842
2740
มันอาจจะก่อหนี้ให้เธอ
03:32
And she has no discretionary income
69
212887
1847
และเธอก็ไม่มีแหล่งรายได้ที่น่าเชื่อถือ
03:34
to improve her family's way of living,
70
214758
2238
ในการเลี้ยงดูครอบครัว
03:37
for emergencies,
71
217020
1239
ในสถานการณ์ฉุกเฉิน
03:38
or for investing into growing her business.
72
218283
2673
หรือในการลงทุนทำธุรกิจ
03:42
If Jenipher wants credit, her options are limited.
73
222065
3226
ทางเลือกของเธอมักจะถูกจำกัด
03:45
She could get a microloan,
74
225733
1378
เธออาจจะกู้เงินจากแหล่งเงินทุนรายย่อย
03:47
but she'd have to form a group that could help vouch for her credibility.
75
227135
3844
แต่เธอจะต้องจัดตั้งกลุ่มของตัวเอง เพื่อรับรองความน่าเชื่อถือ
03:51
And even then, the loan sizes would be way too small
76
231003
2972
และจำนวนเงินที่ให้กู้ได้ก็มีไม่มากพอ
03:53
to really have an impact on her business,
77
233999
2257
ที่จะส่งเสริมธุรกิจของเธอ
03:56
averaging around 150 dollars.
78
236280
2288
โดยเฉลี่ยก็ประมาณ 150 ดอลลาร์
03:59
Loan sharks are always an option,
79
239525
2518
การเข้าหานายทุนหน้าเลือด มักจะเป็นทางเลือกหนึ่งเสมอ
04:02
but with interest rates that are well above 300 percent,
80
242067
3950
แต่ด้วยอัตราดอกเบี้ยที่สูงกว่าร้อยละ 300
04:06
they're financially risky.
81
246041
1554
ก็ย่อมมีความเสี่ยงสูงเช่นกัน
04:08
And because Jenipher doesn't have collateral or a credit history,
82
248079
3985
และเพราะว่าเจนนิเฟอร์ ไม่มีหลักประกันหรือประวัติเครดิต
04:12
she can't walk into a bank and ask for a business loan.
83
252088
3787
จึงไม่สามารถเข้าไปขอกู้เงินจากธนาคาร
04:16
But one day,
84
256331
1323
แต่แล้ววันหนึ่ง...
04:17
Jenipher's son convinced her to download our application
85
257678
3978
ลูกของเธอชวนให้เธอ ดาวน์โหลดแอพฯของเรา
04:21
and apply for a loan.
86
261680
1251
และนำไปใช้ขอสินเชื่อ
04:23
Jenipher answered a few questions on her phone
87
263407
2539
เจนนิเฟอร์ตอบคำถามสองสามข้อในแอพฯ
04:25
and she gave us access to a few key data points on her device.
88
265970
3994
และอนุมัติให้เราเข้าถึง ข้อมูลจากมือถือ
04:30
And here's what we saw.
89
270561
1338
และนี่ก็คือสิ่งที่เราพบ
04:32
So, bad news first.
90
272392
1499
ข่าวร้ายก็คือ
04:34
Jenipher had a low savings balance and no previous loan history.
91
274996
4766
เธอมียอดเงินฝากออมทรัพย์ต่ำ และไม่เคยมีประวัติสินเชื่อ
04:40
These are factors
92
280395
1151
และนี่คือปัจจัย
04:41
that would have thrown up a red flag to a traditional bank.
93
281570
3026
ที่ธนาคารดั้งเดิมอาจยกธงแดงให้
04:44
But there were other points in her history that showed us
94
284620
2731
แต่มีประเด็นอื่นจากข้อมูลที่ทำให้เราเห็น
04:47
a much richer picture of her potential.
95
287375
3331
ศักยภาพทางการเงินที่ดีของเธอ
04:51
So for one,
96
291342
1151
อย่างแรก
04:52
we saw that she made regular phone calls to her family in Uganda.
97
292517
3855
เราพบว่าเธอยังคงติดต่อ กับครอบครัวที่อูกันดา
04:57
Well, it turns out that the data shows
98
297629
2457
แล้วก็มีข้อมูลแสดงอีกว่า
05:00
a four percent increase in repayment
99
300110
2734
มีการชำระหนี้เพิ่มขึ้นเป็นร้อยละสี่
05:02
among people who consistently communicate with a few close contacts.
100
302868
4736
ในหมู่คนใกล้ชิดที่มีการติดต่อกันเสมอ
05:08
We could also see
101
308657
1159
และก็ยังพบอีกว่า
05:09
that though she traveled around a lot throughout the day,
102
309840
2808
แม้แต่ละวันเธอจะต้องเดินทางไปหลายที่
05:12
she actually had pretty regular travel patterns,
103
312672
2731
แต่เธอก็มีรูปแบบการเดินทางที่ปกติ
05:15
and she was either at home or at her food stall.
104
315427
3135
คือเธอมักจะอยู่ที่บ้านกับที่รถเข็นขายอาหาร
05:19
And the data shows a six percent increase in repayment
105
319315
3987
และก็มีการชำระหนี้เพิ่มขึ้นถึงหกเปอร์เซนต์
05:23
among customers who are consistent
106
323326
2387
ในกลุ่มลูกค้าที่มีฐานะทางการเงินคล้ายกัน
05:25
with where they spend most of their time.
107
325737
2609
กับสิ่งที่พวกเขาใช้จ่ายเป็นส่วนใหญ่
05:29
We could also see that she communicated a lot
108
329349
2581
และเราก็ได้รู้ว่าหล่อนมักจะติดต่อสื่อสาร
05:31
with many different people throughout the day
109
331954
2348
กับคนอื่นอยู่ตลอดในแต่ละวัน
05:34
and that she had a strong support network.
110
334326
2342
ซึ่งชี้ว่าเธอมีเครือข่ายทางสังคมที่แข็งแรง
05:37
Our data shows
111
337287
1393
ข้อมูลของเราแสดงว่า
05:38
that people who communicate with more than 58 different contacts
112
338704
4680
คนที่ติดต่อสื่อสารกับผู้อื่นมากถึง 58 คน
05:43
tend to be more likely to be good borrowers.
113
343408
2901
ค่อนข้างจะเป็นผู้กู้ที่มีวินัย
05:46
In Jenipher's case,
114
346333
1269
ในกรณีของเจนนิเฟอร์
05:47
she communicated with 89 different individuals,
115
347626
4043
เธอติดต่อสื่อสารกับผู้คนหลากหลายถึง 89 คน
05:51
which showed a nine percent increase in her repayment.
116
351693
3251
และมีข้อมูลแสดงการชำระหนี้เพิ่มขึ้น 9%
05:55
These are just some of the thousands of different data points
117
355888
3767
นี่เป็นข้อมูลที่แตกต่างเพียงบางส่วน
05:59
that we look at to understand a person's creditworthiness.
118
359679
3233
ที่เราใช้ศึกษาความน่าเชื่อถือ ทางเครดิตของคน
06:03
And after analyzing all of these different data points,
119
363397
3073
และจากการได้วิเคราะห์ความแตกต่างเหล่านี้
06:06
we took the first risk
120
366494
1972
เราก็ได้เริ่มต้นความเสี่ยง
06:08
and gave Jenipher a loan.
121
368490
2043
โดยให้เจนนิเฟอร์กู้เงิน
06:11
This is data that would not be found on a paper trail
122
371370
3326
นี่เป็นข้อมูลที่สืบไม่ได้จากเอกสาร
06:14
or in any formal financial record.
123
374720
2568
หรือในบันทึกการทำธุรกรรมทางการเงินใดๆ
06:17
But it proves trust.
124
377720
1788
แต่มันสามารถพิสูจน์เครดิต
06:20
By looking beyond income,
125
380193
1977
เมื่อคำนึงถึงข้อมูลอื่นๆนอกเหนือจากรายได้
06:22
we can see that people in emerging markets
126
382194
2157
เราพบว่า ผู้คนที่อยู่ในยุคตลาดเกิดใหม่
06:24
that may seem risky and unpredictable on the surface
127
384375
3669
ที่อาจดูมีความเสี่ยงสูง และยากที่จะคาดเดา
06:28
are actually willing and have the capacity to repay.
128
388068
4226
ก็อยากจะสามารถชำระหนี้ทั้งนั้น
06:33
Our credit scores have helped us deliver over 200,000 loans in Kenya
129
393334
5185
คะแนนเครดิตของเราทำให้มีผู้สามารถ ขอกู้เงินได้กว่า 200,000ราย ในเคนยา
06:38
in just the past year.
130
398543
1597
ในเมื่อปีที่ผ่านมา
06:40
And our repayment rates are above 90 percent --
131
400164
3302
และอัตราการชำระหนี้ก็สูงขึ้นกว่าร้อยละ 90
06:43
which, by the way, is in line with traditional bank repayment rates.
132
403490
5295
ซึ่งก็เป็นอัตราปกติในธนาคารดั้งเดิม
06:49
With something as simple as a credit score,
133
409564
2909
จากการมีคะแนนเครดิต
06:52
we're giving people the power to build their own futures.
134
412497
3515
ทำให้คนจำนวนมากสามารถสร้างอนาคตตัวเอง
06:56
Our customers have used their loans for family expenses,
135
416647
3307
กลุ่มลูกค้าจะกู้เงิน เพื่อเป็นค่าใช้จ่ายภายในครอบครัว
06:59
emergencies, travel
136
419978
1857
ค่าใช้จ่ายในยามฉุกเฉิน ท่องเที่ยว
07:01
and for investing back into growing their businesses.
137
421859
2972
และเพื่อนำมาลงทุนในทางธุรกิจ
07:05
They're now building better economies and communities
138
425792
3472
ตอนนี้พวกเขามีฐานเศรษฐกิจและสังคมที่ดีขึ้น
07:09
where more people can succeed.
139
429288
2324
ซึ่งจะทำให้พวกเขาประสบความสำเร็จในชีวิต
07:12
Over the past two years of using our product,
140
432664
2728
จากการใช้บริการของเราในช่วง 2 ปีที่ผ่านมา
07:15
Jenipher has increased her savings by 60 percent.
141
435416
4184
เงินออมทรัพย์ของเจนนิเฟอร์ได้เพิ่มขึ้น 60%
07:19
She's also started two additional food stalls
142
439624
2652
และเธอก็ได้ทำรถเข็นขายอาหารร้านที่สอง
07:22
and is now making plans for her own restaurant.
143
442300
3077
และตอนนี้ก็มีแพลนจะทำร้านอาหารของตัวเอง
07:25
She's applying for a small-business loan from a commercial bank,
144
445401
3404
เธอยื่นขอสินเชื่อธุรกิจขนาดเล็กจากธนาคาร
07:28
because she now has the credit history to prove she deserves it.
145
448829
4725
เพราะตอนนี้เธอมีประวัติเครดิตแล้ว
07:34
I saw Jenipher in Nairobi just last week,
146
454038
2915
ฉันได้เจอเจนนิเฟอร์ที่ไนโรบิ เมื่อสัปดาห์ที่แล้ว
07:36
and she told me how excited she was to get started.
147
456977
3251
เธอบอกว่าเธอรู้สึกตื่นเต้น ที่จะได้เริ่มต้นธุรกิจ
07:40
She said,
148
460252
1288
เธอเล่าว่า
07:42
"Only my son believed I could do this. I didn't think this was for me."
149
462178
5479
"มีแค่ลูกฉันเท่านั้นแหละที่เชื่อในตัวฉัน แม้ว่าฉันจะไม่เคยเชื่อในตัวเองเลยก็ตาม"
07:48
She's lived her whole life
150
468250
2286
ในตลอดเวลาทั้งชีวิตของเธอ
07:50
believing that there was a part of the world that was closed off to her.
151
470560
4293
เธอเชื่อว่ามีบางสิ่งที่คอยปิดกั้น เธอจากโลกภายนอก
07:55
Our job now is to open the world to Jenipher
152
475536
4356
งานของเราก็คือการเปิดโลกใหม่ให้กับเธอ
07:59
and the billions like her that deserve to be trusted.
153
479916
4195
และคนจำนวนมากที่เหมือนกับเธอ ที่สมควรได้รับเครดิต
08:04
Thank you.
154
484135
1159
ขอบคุณค่ะ
08:05
(Applause)
155
485318
4332
(เสียงปรบมือ)
เกี่ยวกับเว็บไซต์นี้

ไซต์นี้จะแนะนำคุณเกี่ยวกับวิดีโอ YouTube ที่เป็นประโยชน์สำหรับการเรียนรู้ภาษาอังกฤษ คุณจะได้เห็นบทเรียนภาษาอังกฤษที่สอนโดยอาจารย์ชั้นนำจากทั่วโลก ดับเบิลคลิกที่คำบรรยายภาษาอังกฤษที่แสดงในแต่ละหน้าของวิดีโอเพื่อเล่นวิดีโอจากที่นั่น คำบรรยายเลื่อนซิงค์กับการเล่นวิดีโอ หากคุณมีความคิดเห็นหรือคำขอใด ๆ โปรดติดต่อเราโดยใช้แบบฟอร์มการติดต่อนี้

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7