Kuinka rahoituslainanantajat käyttävät tekoälyä ja koneoppimista vuonna 2023

Tekoäly (AI) ja koneoppimisteknologiat (ML) laajentavat edelleen sovelluksiaan, käyttötarkoituksiaan ja etujaan lainanantajille ja rahoituslaitoksille. Tämän kypsyyden ja laajemman käyttöasteen ansiosta AI/ML auttaa ratkaisemaan erittäin monimutkaisia ​​ratkaisuja, jotka tuottavat positiivista ROI:ta kaikilla liiketoimintasegmenteillä.

Suurin osa rahoituspalvelujen tarjoajista ja lainanantajista tunnustaa ottavansa käyttöön näitä tekniikoita kaikissa yrityksissään tukemaan sellaisia ​​aloja kuin riskienhallinta, kitkan vähentäminen lainanantoosastoissa, tulojen ja todentamisen valvonta, petosten vähentäminen sekä vaatimustenmukaisuus- ja auditointiprosessit.

Viime kädessä rahoituspalvelujen tarjoajat pyrkivät edelleen alentamaan luottokustannuksia käyttämällä tekoälyä/ML:ää reaaliaikaisen läpinäkyvyyden, suuremman taloudellisen osallisuuden ja sääntöjenmukaisuuden parantamiseksi. Tässä on joitain kriittisiä käyttötapauksia siitä, kuinka rahoituslaitokset hyödyntävät tekoälyä/ML:ää vuonna 2023:

Keskustelevat chatbotit

Keskusteluchatbotit auttavat lainanantajia olemaan vuorovaikutuksessa asiakkaiden kanssa keskustelullisemmalla tavalla. Kuluttajat haluavat samantasoista asiakaspalvelua kuin johtavilta teknisiltä yrityksiltä, ​​kuten Amazon, Netflix ja Lyft. Tekoälypohjaiset chatbotit ja virtuaaliset avustajat tarjoavat asiakkaille ympärivuorokautista apua monissa asioissa, kuten tilisaldoissa ja viimeaikaisissa tapahtumissa. Vaikuttavinta on, että näiden chatbottien avulla asiakkaat voivat lähettää varoja keskustelukielellä.

Asiakkaiden mielialan analyysi

Rahoituslaitoksilla oli useiden vuosien ajan vaikeuksia yhdistää asiakkaiden mielipide big data- ja automaatioalustoihinsa. Nykypäivän johtavilla lainanantajilla on pääsy lukuisiin tietoihin asiakkaistaan, mutta historiallisesti suuri osa on ollut jäsentämätöntä ja tietokoneiden vaikea ymmärtää. Tekoäly voi kuitenkin analysoida, mitä asiakkaat viestivät, ja paikantaa heidän ilmaisemiaan tunteita reaaliajassa. Nämä järjestelmät voivat varoittaa lainanantajien asiakaspalvelutiimiä, jotta he voivat ratkaista ongelmat tehokkaasti ja nopeammin.

Luottokyky ohuelle tiedostolle / ei tiedostoa

Tekoäly/ML auttaa myös tarjoamaan selkeämmän kuvan asiakkaan luottokelpoisuudesta, varsinkin kun heillä on ohut luottotietokanta, ei luottotietoja tai jos heillä on lisätulolähteitä, kuten monet nykypäivän keikkatalouden työntekijät.

Tarkastellaanpa tarkemmin AI/ML:n käyttöä autorahoituksessa, jossa useat epäsuorat ja suorat lainanantajat myöntävät lainoja miljooniin uusien ja käytettyjen ajoneuvojen liiketoimiin vuosittain.

Kuinka tekoäly tunnistaa lainan puutteet autorahoituksessa

Consumer Financial Protection Bureau (CFPB) on lisännyt lainanantajan ja jälleenmyyjän välistä lainojen tarkkuutta ja paperityötä koskevien asiakirjojen (kutsutaan sopimustakkeiksi) valvontaansa. Monissa tapauksissa tarkastuksia tehdään sen selvittämiseksi, onko lainanantaja antanut vääriä tietoja lainasopimuksissa kustannuksista, jotka ovat saattaneet sijoittaa asiakkaat kalliisiin autolainoihin vuoden 2010 kuluttajansuojalain vastaisesti.

Skenaario on yksi viimeisimmistä esimerkeistä sääntelyviranomaisista, jotka rikkovat rajoja ottamalla käyttöön uusia lakeja tai panemalla täytäntöön olemassa olevia lakeja, jotka hyödyntävät tulkintoja, jotka aiheuttavat hallinnollisia paineita lainanantajille ja heidän noudattamisryhmilleen. Monet lainanantajat ovat edelleen alttiina sakoille ja seuraamuksille, jotka ovat haitallisia niiden toiminnalle ja tulokselle.

Lainanantajat voivat lieventää näitä skenaarioita tiukemmin ottamalla käyttöön tekoälypohjaisia ​​systeemisiä valvontatoimia, jotka auttavat heitä välttämään tämän ylimääräisen valvonta- ja auditointiympäristön. Nykypäivän tekoälypohjaisten ohjelmistojen avulla lainanantajat voivat noudattaa säädösvaatimuksia ja olla auditointivalmiita. Ratkaisut tarjoavat selkeitä ja standardoituja käytäntöjä, ja lainanantajia ohjataan sisäisten tarkastusten mallinmukaisuuden läpi ja tarjotaan tarvittaessa asiantuntija-apua ja mallidokumentaatiota.

Käyttää tekoälymallin dokumentaatiota

Nykypäivän tekoälyohjelmiston mallidokumentaatio sisältää laadullisen arvion lainanantajille rakennetuissa malleissa esiintyvien erilaisten vaikutusriskien mahdollisuudesta. Tarkastusprosessi suorittaa neljännesvuosittain kvantitatiivisia eri vaikutusten arviointeja. Analyysit perustuvat rotuun, etniseen alkuperään, sukupuoleen ja ikään (62+), ja vaikka prosessi ei kerää rotuun ja etniseen alkuperään liittyviä tietoja, se käyttää CFPB:n Bayesian Improved Surname Geocoding (BISG) -välitysmenetelmää rodun, etnisyyden, ja sukupuoli uusimpien väestönlaskentatietojen perusteella.

Ohjelmisto hyödyntää nykyään edistynyttä tekoälytekniikkaa tietojen keruu- ja analysointiprosessin yksinkertaistamiseksi ja automatisoimiseksi tavoitteenaan auttaa rahoittamaan lainoja mahdollisimman nopeasti ja tehokkaasti ja samalla alentaa rahoituksen kustannuksia, alentaa GAP-hyvitysten käsittelykustannuksia ennenaikaisten maksujen yhteydessä. parantaa vaatimustenmukaisuutta ja alentaa epäreiluihin, harhaanjohtaviin tai väärinkäytöksiin ja käytäntöihin liittyvien sääntelyasioiden (MRA) ja suostumusasetusten kustannuksia (UDAAP).

Kuten kaikkien toimialojen rahoituspalveluntarjoajat, autolainanantajat eivät ole tekoälyn/ML-asiantuntijoita, eivätkä se ole heidän ydinosaamistaan, joten he ymmärtävät, kuinka tärkeää on löytää laadukkaita ulkopuolisia tekoälyn/ML-asiantuntijoita, jotka voivat auttaa. Luotettuja kumppaneita pyydetään auttamaan korjaamaan nämä lainavirheet, joissa voidaan ilmoittaa sopimattomista sopimuksista, jotka eivät ole valmiita rahoitettavaksi. Tekoälyohjelmiston avulla rahoittajat voivat keskittyä täydellisiin sopimuksiin, jolloin heidän tiiminsä voivat nopeasti ratkaista havaitut ongelmat jälleenmyyjien kanssa. Se mahdollistaa myös jälleenmyyjien virheiden automatisoinnin, ilmoittamalla jälleenmyyjille välittömästi asiakirjojen virheistä, mikä vähentää kuljetussopimusten määrää ja rahoittaa kauppoja nopeammin ja vähentää vaatimustenmukaisuus- ja sääntelyriskiä.

On myös tärkeää huomata, että tekoälyä ja automaatiota käytetään yhä enemmän autolainanantajille yksinkertaisten lainavirheiden lisäksi. Tuoreen lainanantajien johtajien kyselyn mukaan 63 prosenttia aikoo ottaa tänä vuonna käyttöön tekoäly- ja automaatiotekniikoita arvopaperistamiseen, 61 prosenttia lainanhoitoon ja 52 prosenttia lainojen käsittelyyn ja etsimiseen.¹.

Vaikka tekoäly ja ML ovat vielä lapsenkengissään rahoituspalvelujen tarjoajien kannalta, näiden tekniikoiden käyttöönotto kasvaa edelleen. Vielä tärkeämpää on, että nämä laitokset ymmärtävät sen positiivisen vaikutuksen niiden toiminnan tulokseen, työntekijöiden moraaliin ja yleiseen asiakaskokemukseen.

1: InformedIQ-automaatiotutkimus esiteltiin yli 2,500 2023 autorahoitusjohtajalle; Maaliskuu XNUMX