Jak AI a strojové učení využívají finanční věřitelé v roce 2023

Technologie umělé inteligence (AI) a strojového učení (ML) pokračují v rozšiřování svých aplikací, použití a výhod pro věřitele a finanční instituce. Díky této zralosti a rozšířené přijímací rychlosti pomáhá AI/ML řešit vysoce komplexní řešení, která generují pozitivní návratnost investic napříč obchodními segmenty.

Většina poskytovatelů finančních služeb a věřitelů uznává, že tyto technologie nasazují napříč svými podniky, aby podporovaly oblasti, jako je řízení rizik, snížení tření v úvěrových odděleních, příjem a kontrola, snížení podvodů a procesy dodržování předpisů a auditu.

V konečném důsledku finanční služby poskytovatelé pokračují v úsilí o snižování nákladů na úvěr pomocí AI/ML pro reálnou transparentnost, větší finanční inkluzi a zlepšenou dodržování předpisů. Zde jsou některé kritické použití toho, jak finanční instituce využívají AI/ML v roce 2023:

Konverzační chatboti

Konverzační chatboti pomáhají věřitelům komunikovat se zákazníky více konverzačním způsobem. Spotřebitelé požadují stejnou úroveň zákaznického servisu, jakou dostávají od předních technicky pokročilých společností, jako jsou Amazon, Netflix a Lyft. AI poháněné chatboty a virtuální asistenti nabízejí 24/7 asistenci zákazníkům na mnoha položkách, jako jsou zůstatky účtů a recentní transakce. Co je nejvíce působivé, je to, že tyto chatboty umožňují zákazníkům odesílat prostředky pomocí konverzačního jazyka.

Analýza zákaznických sentimentů

Po mnoho let měly finanční instituce obtížné spojit zákaznické sentimenty do svých velkých dat a automatizačních platforem. Dnešní přední věřitelé mají přístup k velkému množství dat o svých zákaznících, ale historicky velká část z nich byla nestrukturovaná a obtížná pro počítače k pochopení. AI však může analyzovat, co zákazníci komunikují, a identifikovat emoce, které vyjadřují v reálném čase. Tyto systémy mohou upozornit týmy zákaznického servisu věřitelů, aby mohli řešit problémy efektivně a rychle.

Kreditní hodnota pro tenký soubor / žádný soubor

AI/ML také pomáhají poskytovat jasnější pohled na kreditní hodnotu zákazníka, zejména když mají tenký soubor kreditu, žádný soubor kreditu, nebo pokud mají doplňkové zdroje příjmu, jako je mnoho dnešních pracovníků v gig ekonomice.

Podívejme se blíže na konkrétní použití AI/ML v automobilovém financování, kde řada nepřímých a přímých věřitelů poskytuje úvěry pro miliony nových a použitých vozidel každý rok.

Jak AI identifikuje úvěrové defekty v automobilovém financování

Úřad pro ochranu spotřebitelů (CFPB) zvýšil úroveň přísnosti na přesnost úvěrů a dokumentace (zvané deal jackets), která se vyskytuje mezi věřitelem a dealerstvím. V mnoha případech se provádějí audity, aby se vyšetřilo, zda věřitel mohl nesprávně uvést náklady v úvěrových dohodách, které by mohly umístit zákazníky do drahých úvěrů pro auta v rozporu se zákonem o ochraně spotřebitelů z roku 2010.

Tento scénář představuje jeden z nejnovějších příkladů regulatorních orgánů, které tlačí hranice, zavádějí nové zákony nebo vynucují stávající, které využívají interpretace, které umístí administrativní tlak na věřitele a jejich týmy dodržování předpisů. Mnoho věřitelů zůstává zranitelných vůči pokutám a penále, které jsou škodlivé pro jejich provoz a hospodářské výsledky.

Věřitelé mohou více přísně zmírnit tyto scénáře prostřednictvím implementace AI poháněných systémových kontrol, které jim pomáhají vyhnout se této další přísnosti a auditnímu prostředí. Dnešní AI poháněné software umožňuje věřitelům dodržovat regulatorní požadavky a být audit připravený. Řešení nabízí zásady, které jsou jasné a standardizované, a věřitelé jsou vedeni prostřednictvím modelu governance dodržování předpisů pro interní audity, zatímco poskytují odborné rady a vzorovou dokumentaci, pokud je to nutné.

Použití AI modelové dokumentace

Modelová dokumentace z dnešního AI software zahrnuje kvalitativní hodnocení potenciálu pro rozdílný dopad rizika v modelech postavených pro věřitele. Auditní proces provádí čtvrtletní, kvantitativní rozdílné dopadové hodnocení. Analýzy jsou založeny na rase, etnické příslušnosti, pohlaví a věku (62+), a zatímco proces nesbírá data o rase a etnické příslušnosti, využívá metodu BISG proxy pro rasu, etnickou příslušnost a pohlaví pomocí nejnovějších sčítacích dat.

Dnešní software využívá pokročilou AI technologii, aby zjednodušil a automatizoval proces sběru a analýzy dat, s cílem pomoci financovat úvěry co nejrychleji a nejefektivněji, zatímco snižuje náklady na financování, snižuje náklady na zpracování GAP refundací pro předčasné splácení, zlepšuje dodržování předpisů a snižuje náklady na regulatorní záležitosti vyžadující pozornost (MRAs) a souhlasné dekretů souvisejících s nespravedlivými, klamavými nebo zneužívajícími postupy (UDAAPs).

Stejně jako finanční poskytovatelé napříč všemi odvětvími, auto věřitelé nejsou AI/ML odborníky, a není to jejich hlavní kompetence, takže chápou důležitost nalezení kvalitních externích odborníků v AI/ML dnes, kteří jim mohou pomoci. Důvěryhodní partneři jsou osloveni, aby pomohli chytit tyto úvěrové defekty, kde nesprávné dohody mohou být označeny jako ty, které nejsou připraveny k financování. AI software umožňuje fundérům soustředit se na kompletní dohody, umožňující jejich týmům rychle řešit identifikované problémy s dealery. To také umožňuje automatizaci dealerů defektů, okamžitě upozorňující dealery na dokumentační defekty, aby se snížily smlouvy v přepravě, a financovat dohody rychleji a snížit riziko dodržování předpisů a regulace.

Je také důležité poznamenat, že AI a automatizace jsou stále více nasazovány pro auto věřitele mimo jednoduché úvěrové defekty. Nedávný průzkum výkonných ředitelů věřitelů zjistil, že 63 % plánuje implementovat AI a automatizační technologie tento rok pro sekuritizaci, 61 % pro úvěrové služby a 52 % pro úvěrové zpracování a vyhledávání¹.

Zatímco AI a ML jsou stále ve svých raných fázích pro finanční služby poskytovatele, přijetí těchto technologií pokračuje v růstu. Více importantly, tyto instituce realizují pozitivní dopad, který má na jejich provozní hospodářský výsledek, morálku zaměstnanců a celkovou zákaznickou zkušenost.

1: InformedIQ automation survey presented to over 2,500 auto finance executives; March 2023