Jak AI a strojové učení jsou používány finančními věřiteli v roce 2023

Umělé inteligence (AI) a strojové 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 problémy, které generují pozitivní ROI napříč obchodními segmenty.

Většina poskytovatelů finančních služeb a věřitelů uznává, že tyto technologie nasazují napříč svými podniky za účelem podpory oblastí, jako je řízení rizik, snižování tření v odděleních pro původ loanů, příjmy a kontrola, snížení podvodů a procesy compliance a auditu.

V konečném důsledku finanční služby poskytovatelé pokračují ve snaze snižovat náklady na úvěr pomocí AI/ML pro reálnou transparentnost, větší finanční inkluzi a zlepšenou compliance. Zde jsou některé kritické případy, jak finanční instituce využívají AI/ML v roce 2023:

Konverzační chatboti

Konverzační chatboti pomáhají věřitelům komunikovat se zákazníky způsobem, který je více konverzační. Zákazníci požadují stejnou úroveň zákaznického servisu, jakou dostávají od předních technologicky 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 posílat fondy pomocí konverzačního jazyka.

Analýza zákaznických sentimentů

Po mnoho let měly finanční instituce obtížné kombinování zákaznických sentimentů do svých velkých dat a automatizačních platforem. Dnešní přední věřitelé mají přístup k velké části dat o svých zákaznících, ale historicky velká část z nich byla nestrukturovaná a obtížně pochopitelná pro počítače. 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 efektivně a rychle řešit problémy.

Kreditní hodnota pro tenký soubor / žádný soubor

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

Jak AI identifikuje defekty loanů v automobilovém financování

Úřad pro ochranu spotřebitelů (CFPB) zvýšil úroveň kontroly přesnosti loanů a dokumentace (tzv. deal jackets), která se vyskytuje mezi věřitelem a dealerskou sítí. V mnoha případech se provádějí audity za účelem vyšetřování, zda věřitel mohl nesprávně uvést náklady v loanových dohodách, které by mohly umístit zákazníky do drahých loanů pro auta v rozporu se zákonem o ochraně spotřebitelů z roku 2010.

Scénář představuje jeden z posledních příkladů regulatorních orgánů, které tlačí hranice tím, že zavádějí nové zákony nebo vynucují stávající, které využívají interpretace, které vytvářejí administrativní tlak na věřitele a jejich týmy compliance. Mnoho věřitelů zůstává zranitelných vůči pokutám a penále, které jsou škodlivé pro jejich operace a bottom line.

Věřitelé mohou tyto scénáře lépe zmírnit implementací AI poháněných systémových kontrol, které jim pomáhají vyhnout se této další kontrole 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 modelové governance compliance pro interní audity, zatímco poskytuje odborné rady a vzorovou dokumentaci, pokud je to nutné.

Používání dokumentace AI modelu

Dokumentace AI modelu z dnešního AI software zahrnuje kvalitativní hodnocení potenciálu pro disparate impact risk v modelech postavených pro věřitele. Proces auditu provádí čtvrtletní, kvantitativní disparate impact hodnocení. Analýzy jsou založeny na rase, etnicitě, pohlaví a věku (62+), a zatímco proces nesbírá data o rase a etnicitě, využívá metodu BISG (Bayesian Improved Surname Geocoding) pro rasu, etnicitu a pohlaví pomocí nejnovějších sčítacích dat.

Dnešní software využívá pokročilou AI technologii ke zjednodušení a automatizaci procesu sběru a analýzy dat, s cílem pomoci financovat loanů co nejrychleji a nejefektivněji, zatímco snižuje náklady na financování, snižuje náklady na zpracování GAP refundací pro předčasné splátky, zlepšuje compliance a snižuje náklady na regulatorní záležitosti (MRAs) a soudní příkazy související s nespravedlivými, klamavými nebo zneužívajícími praktikami (UDAAPs).

Jako finanční poskytovatelé napříč všemi odvětvími, auto věřitelé nejsou odborníky na AI/ML, a není to jejich hlavní kompetence, takže chápou důležitost nalezení kvalitních externích odborníků na AI/ML, kteří jim mohou pomoci. Důvěryhodní partneři jsou osloveni, aby pomohli chytit tyto defekty loanů, 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. Také umožňuje automatizaci dealerových defektů, okamžitě upozorňující dealery na dokumentační defekty, aby snížily smlouvy v přepravě a financovaly dohody rychleji a snížily compliance a regulatorní rizika.

Je také důležité poznamenat, že AI a automatizace jsou stále více nasazovány pro auto věřitele mimo jednoduché defekty loanů. Nedávný průzkum výkonných ředitelů věřitelů zjistil, že 63 % plánuje implementovat AI a automatizační technologie letos pro sekuritizaci, 61 % pro loan servicing a 52 % pro loan processing a nalezení¹.

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

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