Jak AI a strojové učení využívají finanční věřitelé v roce 2023

Technologie umělé inteligence (AI) a strojového učení (ML) se stále rozšiřují ve svých aplikacích, využití a výhodách pro věřitele a finanční instituce. Díky této vyspělosti a rozšířené míře přijetí pomáhá AI/ML řešit vysoce komplexní řešení, která generují pozitivní ROI napříč obchodními segmenty.

Většina poskytovatelů finančních služeb a poskytovatelů půjček uznává, že tyto technologie nasazuje ve svých podnicích na podporu oblastí, jako je řízení rizik, snižování třenic v odděleních poskytování úvěrů, kontroly příjmů a ověřování, snižování podvodů a procesy dodržování předpisů a auditu.

V konečném důsledku poskytovatelé finančních služeb nadále usilují o snížení nákladů na úvěry pomocí AI/ML pro transparentnost v reálném čase, větší finanční inkluzivitu a lepší dodržování předpisů. Zde je několik kritických případů použití toho, jak finanční instituce využívají AI/ML v roce 2023:

Konverzační chatboti

Konverzační chatboti pomáhají poskytovatelům půjček komunikovat se zákazníky konverzačním způsobem. Spotřebitelé touží po stejné úrovni zákaznických služeb, jakou dostávají od předních technologických společností, jako jsou Amazon, Netflix a Lyft. Chatboti a virtuální asistenti řízení umělou inteligencí nabízejí zákazníkům nepřetržitou asistenci u mnoha položek, jako jsou zůstatky na účtech a nedávné transakce. Nejpůsobivější je, že tito chatboti umožňují zákazníkům posílat finanční prostředky pomocí konverzačního jazyka.

Analýza sentimentu zákazníků

Po mnoho let měly finanční instituce potíže s kombinováním sentimentu zákazníků do svých platforem pro velká data a automatizaci. Dnešní přední poskytovatelé půjček mají přístup k velkému množství údajů o svých zákaznících, ale historicky byla velká část nestrukturovaná a pro počítače obtížně srozumitelná. Umělá inteligence však dokáže analyzovat, co zákazníci komunikují, a přesně určit emoce, které vyjadřují v reálném čase. Tyto systémy mohou upozornit týmy zákaznických služeb věřitelů, aby mohly efektivně a rychleji řešit problémy.

Bonita pro tenký pilník / žádný pilník

AI/ML také pomáhá poskytnout jasnější pohled na bonitu zákazníka, zvláště když má úzký úvěrový soubor, nemá úvěrový záznam nebo má doplňkové zdroje příjmů, jako je mnoho dnešních pracovníků v oblasti koncertní ekonomiky.

Podívejme se blíže na konkrétní případ použití AI/ML v automobilovém financování, kde řada nepřímých a přímých poskytovatelů půjček každoročně poskytuje úvěry na miliony transakcí s novými a ojetými vozidly.

Jak AI identifikuje úvěrové vady v automobilovém financování

Úřad pro finanční ochranu spotřebitelů (CFPB) zvýšil svou úroveň kontroly přesnosti půjček a papírové dokumentace (tzv. obálky dohody), která probíhá mezi věřitelem a obchodním zastoupením. V mnoha případech se provádějí audity, aby se zjistilo, zda věřitel mohl v úvěrových smlouvách nepravdivě uvést náklady, které mohly zákazníkům poskytnout vysoce nákladné půjčky na automobily v rozporu se zákonem o finanční ochraně spotřebitelů z roku 2010.

Scénář představuje jeden z nejnovějších příkladů regulačních orgánů, které posouvají hranice zaváděním nových zákonů nebo prosazováním těch stávajících, které využívají výklady, které vyvíjejí administrativní tlak na věřitele a jejich týmy pro dodržování předpisů. Mnoho věřitelů zůstává náchylných k pokutám a sankcím, které poškozují jejich operace a výsledky.

Věřitelé mohou tyto scénáře přísněji zmírnit implementací systémových kontrol založených na AI, které jim pomohou vyhnout se tomuto dodatečnému prostředí pro kontrolu a audit. Dnešní software poháněný umělou inteligencí umožňuje věřitelům vyhovět regulačním požadavkům a být připraveni na audit. Řešení nabízejí zásady, které jsou jasné a standardizované, a věřitelé jsou vedeni dodržováním vzorového řízení pro interní audity a v případě potřeby poskytují odborné poradenství a vzorovou dokumentaci.

Použití dokumentace modelu AI

Modelová dokumentace z dnešního softwaru umělé inteligence zahrnuje kvalitativní posouzení potenciálu rizika nesourodého dopadu v modelech vytvořených pro věřitele. Proces auditu provádí čtvrtletně kvantitativní hodnocení různých dopadů. Analýzy jsou založeny na rase, etnické příslušnosti, pohlaví a věku (62+), a přestože tento proces neshromažďuje data o rase a etnicitě, využívá proxy metodu Bayesian Improved Surname Geocoding (BISG) CFPB pro rasu, etnicitu, a pohlaví pomocí nejnovějších údajů ze sčítání lidu.

Software dnes využívá pokročilou technologii AI ke zjednodušení a automatizaci procesu shromažďování a analýzy dat s cílem pomoci financovat půjčky co nejrychleji a nejefektivněji a zároveň snížit náklady na financování, snížit náklady na zpracování GAP refundací za předčasné splacení, zlepšení souladu a snížení nákladů na regulační záležitosti vyžadující pozornost (MRA) a souhlasné vyhlášky související s nekalými, klamavými nebo zneužívajícími činy a praktikami (UDAAP).

Stejně jako poskytovatelé finančních služeb ve všech odvětvích nejsou poskytovatelé půjček na auto odborníky na AI/ML a není to jejich hlavní kompetence, takže chápou, jak je dnes důležité najít kvalitní externí odborníky na AI/ML, kteří mohou pomoci. Důvěryhodní partneři jsou oslovováni, aby pomohli zachytit tyto úvěrové vady, kdy mohou být označeny nevhodné obchody, které nejsou připraveny k financování. Software umělé inteligence umožňuje sponzorům soustředit se na kompletní obchody a umožňuje jejich týmům rychle řešit jakékoli zjištěné problémy s dealery. Umožňuje také automatizaci defektů dealerů, okamžitě informuje prodejce o vadách dokumentů, aby se snížil počet smluv při přepravě, a rychleji financují obchody a snižují riziko shody a regulačních rizik.

Je také důležité poznamenat, že umělá inteligence a automatizace jsou stále častěji nasazovány pro poskytovatele půjček na automobily mimo jednoduché úvěrové vady. Nedávný průzkum mezi manažery věřitelů ukázal, že 63 % plánuje letos implementovat AI a automatizační technologie pro sekuritizaci, 61 % pro obsluhu úvěrů a 52 % pro zpracování a vyhledávání úvěrů.¹.

Zatímco AI a ML jsou pro poskytovatele finančních služeb stále v plenkách, přijímání těchto technologií stále roste. Ještě důležitější je, že tyto instituce si uvědomují pozitivní dopad, který to má na jejich provozní zisk, morálku zaměstnanců a celkovou zákaznickou zkušenost.

1: Automatizační průzkum InformedIQ prezentovaný více než 2,500 2023 manažerům v oblasti automobilového financování; březen XNUMX