कैसे एआई और मशीन लर्निंग का उपयोग 2023 में वित्तीय ऋणदाताओं द्वारा किया जा रहा है

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) प्रौद्योगिकियाँ अपने अनुप्रयोगों, उपयोगों और ऋणदाताओं और वित्तीय संस्थानों के लिए लाभों में विस्तारित होती रहती हैं। इसके कारण, एआई/एमएल जटिल समस्याओं का समाधान करने में मदद कर रहा है जो व्यवसाय खंडों में सकारात्मक आरओआई उत्पन्न करते हैं।

वित्तीय सेवा प्रदाताओं और ऋणदाताओं के अधिकांश हिस्से स्वीकार करते हैं कि वे जोखिम प्रबंधन, ऋण उत्पत्ति विभागों में घर्षण को कम करने, आय और सत्यापन नियंत्रण, धोखाधड़ी को कम करने, और अनुपालन और लेखा परीक्षा प्रक्रियाओं जैसे क्षेत्रों में समर्थन के लिए इन प्रौद्योगिकियों को तैनात कर रहे हैं।

अंततः, वित्तीय सेवा प्रदाता वास्तविक समय की पारदर्शिता, वित्तीय समावेशिता, और सुधारित अनुपालन के लिए एआई/एमएल का उपयोग करके ऋण की लागत को कम करने का प्रयास करते रहते हैं। यहाँ 2023 में वित्तीय संस्थानों द्वारा एआई/एमएल का उपयोग करने के कुछ महत्वपूर्ण उपयोग मामले हैं:

वार्तालाप चैटबॉट

वार्तालाप चैटबॉट ऋणदाताओं को ग्राहकों के साथ अधिक वार्तालाप तरीके से बातचीत करने में मदद करते हैं। उपभोक्ता अमेज़ॅन, नेटफ्लिक्स और लिफ्ट जैसी प्रौद्योगिकी-आगे कंपनियों से मिलने वाली उसी स्तर की ग्राहक सेवा चाहते हैं। एआई-संचालित चैटबॉट और वर्चुअल सहायक ग्राहकों को 24/7 सहायता प्रदान करते हैं और कई आइटमों जैसे खाता शेष और हाल के लेन-देन पर जानकारी प्रदान करते हैं। सबसे प्रभावशाली बात यह है कि ये चैटबॉट ग्राहकों को वार्तालाप भाषा का उपयोग करके धन भेजने में सक्षम बनाते हैं।

ग्राहक भावना विश्लेषण

कई वर्षों से, वित्तीय संस्थानों को ग्राहक भावना को अपने बड़े डेटा और स्वचालन मंचों में शामिल करने में कठिनाई हुई। आज के अग्रणी ऋणदाताओं के पास अपने ग्राहकों के बारे में बहुत सारे डेटा तक पहुंच है, लेकिन ऐतिहासिक रूप से एक बड़ा हिस्सा असंरचित रहा है और कंप्यूटरों के लिए समझना मुश्किल है। एआई, हालांकि, वास्तविक समय में ग्राहकों द्वारा व्यक्त की जाने वाली भावनाओं का विश्लेषण कर सकता है और उन मुद्दों को प्रभावी ढंग से हल करने के लिए ऋणदाता ग्राहक सेवा टीमों को अलर्ट कर सकता है।

पतली फ़ाइल / कोई फ़ाइल के लिए क्रेडिटयोग्यता

एआई/एमएल ग्राहक की क्रेडिटयोग्यता का एक स्पष्ट दृष्टिकोण प्रदान करने में भी मदद करता है, खासकर जब उनके पास क्रेडिट की पतली फ़ाइल होती है, कोई क्रेडिट फ़ाइल नहीं होती है, या यदि उनके पास आय के पूरक स्रोत होते हैं, जैसे कि आज के कई गिग इकॉनमी श्रमिकों के मामले में होता है।

ऑटोमोटिव वित्त में ऋण दोषों की पहचान के लिए एआई का उपयोग कैसे करें

उपभोक्ता वित्तीय सुरक्षा ब्यूरो (सीएफपीबी) ने ऋणों और वित्तीय लेनदेन के दस्तावेज़ीकरण (जिसे डील जैकेट कहा जाता है) की सटीकता पर अपनी जांच का स्तर बढ़ा दिया है। कई मामलों में, ऑडिट तब होते हैं जब यह जांचा जाता है कि क्या एक ऋणदाता ने उच्च-लागत वाले ऋण में ग्राहकों को रखने के लिए लागतों को गलत तरीके से प्रस्तुत किया हो सकता है, जो 2010 के उपभोक्ता वित्तीय सुरक्षा अधिनियम का उल्लंघन है।

यह परिदृश्य उन नवीनतम उदाहरणों में से एक है जिसमें नियामक नए कानूनों को लागू करके या मौजूदा लोगों को लागू करके सीमाओं को आगे बढ़ा रहे हैं, जो ऋणदाताओं और उनकी अनुपालन टीमों पर प्रशासनिक दबाव डालते हैं। कई ऋणदाता अभी भी जुर्माना और दंड के प्रति संवेदनशील हैं जो उनके संचालन और निचले स्तर पर हानिकारक हो सकते हैं।

ऋणदाता इन परिदृश्यों को एआई-संचालित प्रणालीगत नियंत्रणों को लागू करके अधिक कठोरता से कम कर सकते हैं जो उन्हें इस अतिरिक्त जांच और ऑडिट वातावरण से बचने में मदद करते हैं। आज के एआई-संचालित सॉफ़्टवेयर ऋणदाताओं को नियामक आवश्यकताओं का पालन करने और ऑडिट के लिए तैयार रहने में सक्षम बनाता है। समाधान स्पष्ट और मानकीकृत नीतियों की पेशकश करते हैं, और ऋणदाताओं को मॉडल शासन अनुपालन के लिए आंतरिक ऑडिट के लिए मार्गदर्शन करते हैं, साथ ही यदि आवश्यक हो तो विशेषज्ञ सलाह और नमूना दस्तावेज़ प्रदान करते हैं।

एआई मॉडल प्रलेखन का उपयोग

आज के एआई सॉफ़्टवेयर से मॉडल प्रलेखन में ऋणदाताओं के लिए निर्मित मॉडलों में विषम प्रभाव जोखिम की संभावना का एक गुणात्मक मूल्यांकन शामिल है। ऑडिट प्रक्रिया तिमाही आधार पर, विषम प्रभाव का मात्रात्मक मूल्यांकन करती है। विश्लेषण जाति, जातीयता, लिंग, और आयु (62+) पर आधारित होते हैं, और जबकि प्रक्रिया जाति और जातीयता डेटा एकत्र नहीं करती है, यह सीएफपीबी के बेयसियन सुधार सurname जियोकोडिंग (बीआईएसजी) प्रॉक्सी विधि का उपयोग करती है जाति, जातीयता, और लिंग के लिए, सबसे हाल के जनगणना डेटा का उपयोग करते हुए।

सॉफ़्टवेयर आज उन्नत एआई प्रौद्योगिकी का लाभ उठाता है ताकि डेटा को इकट्ठा करने और विश्लेषण करने की प्रक्रिया को सरल और स्वचालित किया जा सके, जिसका उद्देश्य ऋणों को जल्द से जल्द और कुशलता से वित्तपोषित करने में मदद करना है, जबकि लागत को कम करना, प्रारंभिक भुगतान के लिए जीएपी रिफंड के प्रसंस्करण की लागत को कम करना, अनुपालन में सुधार करना, और नियामक मामलों की लागत को कम करना जो अनुचित, भ्रामक, या शोषणकारी अभ्यासों (यूडीएएपी) से संबंधित हैं।

ऑटो ऋणदाताओं की तरह, सभी उद्योगों में वित्तीय प्रदाता एआई/एमएल विशेषज्ञ नहीं हैं, और यह उनकी मुख्य क्षमता नहीं है, इसलिए वे एआई/एमएल में गुणवत्तापूर्ण बाहरी विशेषज्ञों को खोजने के महत्व को समझते हैं जो उनकी मदद कर सकते हैं। विश्वसनीय भागीदारों को ऋण दोषों को पकड़ने में मदद करने के लिए टैप किया जा रहा है, जहां अनुचित सौदे झंडे लगा सकते हैं जो वित्तपोषण के लिए तैयार नहीं हैं। एआई सॉफ़्टवेयर फंडरों को पूर्ण सौदों पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम बनाता है, जिससे उनकी टीमें डीलरों के साथ किसी भी पहचाने गए मुद्दों को जल्दी से संबोधित कर सकती हैं। यह डीलर दोषों के स्वचालन को भी सक्षम बनाता है, जो डीलरों को तुरंत सूचित करता है कि दस्तावेज़ दोष हैं ताकि वे संविदाओं-इन-ट्रांजिट को कम कर सकें और ऋणों को तेजी से वित्तपोषित कर सकें और अनुपालन और नियामक जोखिम को कम कर सकें।

यह भी महत्वपूर्ण है कि एआई और स्वचालन को ऑटो ऋणदाताओं के लिए ऋण दोषों के अलावा भी तैनात किया जा रहा है। हाल ही में एक सर्वेक्षण में पाया गया कि 63% ऋणदाता इस साल प्रतिभूतिकरण के लिए, 61% ऋण सेवा के लिए, और 52% ऋण प्रसंस्करण और खोज के लिए एआई और स्वचालन प्रौद्योगिकियों को लागू करने की योजना बना रहे हैं।

जबकि एआई और एमएल वित्तीय सेवा प्रदाताओं के लिए अभी भी अपने शुरुआती चरण में हैं, इन प्रौद्योगिकियों को अपनाने की प्रक्रिया जारी है। अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि ये संस्थान अपने परिचालन निचले स्तर, कर्मचारी मनोबल, और समग्र ग्राहक अनुभव पर इसके सकारात्मक प्रभाव को महसूस कर रहे हैं।

1: इन्फॉर्म्डआईक्यू स्वचालन सर्वेक्षण में 2,500 से अधिक ऑटो वित्त कार्यकारियों को प्रस्तुत किया गया; मार्च 2023