アディーン・デフォードは、Informed.IQのマーケティング副社長です。Informed.IQは、消費者ローン、モーゲージ、銀行口座開設で使用される文書からデータを分類、分析、抽出するためにマシンラーニングモデルを使用する、金融サービス業界向けのAIスタートアップです。詳細については、www.informed.iqをご覧ください。
人工知能（AI）とマシンラーニング（ML）技術は、貸し手と金融機関にとっての応用、使用、利点を拡大し続けています。この成熟と拡大した採用率により、AI/MLは、ビジネスセグメント全体で正のROIを生み出す、高度な複雑なソリューションを解決するのに役立ちます。金融サービス提供者の大多数と貸し手は、これらのテクノロジーをリスク管理、ローン発行部門での摩擦の削減、収入と検証コントロール、不正行為の削減、およびコンプライアンスと監査プロセスなどの分野でサポートするために、事業全体で展開していることを認めています。最終的に、金融サービス提供者は、リアルタイムの透明性、より大きな金融的包摂性、改善されたコンプライアンスを使用して、AI/MLを使用して信用のコストを低減することを目指し続けています。ここでは、金融機関が2023年にAI/MLをどのように活用しているかの一部の重要なユースケースが示されています：会話型チャットボット会話型チャットボットは、貸し手が顧客とより会話的にやり取りするのを助けます。消費者は、Amazon、Netflix、Lyftなどの先進的なテクノロジー企業から受けるのと同じレベルのカスタマーサービスを望んでいます。AI駆動のチャットボットと仮想アシスタントは、口座バランスや最近の取引などの多くのアイテムについて、24/7の支援を提供します。最も印象的なのは、これらのチャットボットが会話的な言語を使用して顧客が資金を送信できることを可能にすることです。顧客感情分析多くの年間、金融機関は、顧客の感情をビッグデータと自動化プラットフォームに組み込むのに苦労しました。今日の主要な貸し手は、顧客について多数のデータにアクセスできますが、歴史的に大部分は構造化されていないもので、コンピューターが理解するのが難しいものでした。ただし、AIは、顧客が何を伝えているかを分析し、リアルタイムで表現している感情を特定できます。これらのシステムは、貸し手のカスタマーサービスチームに問題を効果的にかつ迅速に解決するように警告できます。信用度（薄いファイル/ファイルなし）AI/MLは、特に信用履歴が薄い場合、信用履歴がない場合、または収入の補足的な源（例：今日のギグエコノミー労働者）がある場合に、顧客の信用度をより明確に示すのにも役立ちます。自動車金融におけるAI/MLの使用の具体的なユースケースを見てみましょう。ここでは、さまざまな間接的な貸し手と直接的な貸し手が、毎年数百万の新車と中古車取引に対してローンを提供しています。自動車金融におけるローン欠陥をAIがどのように特定するか消費者金融保護局（CFPB）は、ローンの精度と貸し手と販売店の間で行われる文書化（呼ばれる取引ジャケット）について、厳格性のレベルを高めています。多くの場合、監査は、貸し手がローン契約でコストを誤って表現した可能性があるかどうか、またそれが消費者金融保護法2010年の違反となる高コストローンを顧客に与える可能性があるかどうかを調査するために行われます。このシナリオは、規制当局が新しい法律を導入したり、既存の法律を施行したりすることによって、境界を押し広げている最新の例の1つを表しています。これにより、貸し手とそのコンプライアンスチームに行政上の圧力がかかります。多くの貸し手は、運用と底線に有害な罰金と罰則に依然として脆弱です。貸し手は、AIを活用したシステムコントロールの実装を通じて、これらのシナリオをより厳密に軽減できます。これにより、追加の監視と監査環境を回避するのを助けます。今日のAIを活用したソフトウェアにより、貸し手は規制要件に準拠し、監査に準備できます。ソリューションは、明確で標準化されたポリシーを提供し、貸し手はモデルガバナンスコンプライアンスのための内部監査を通じて指導され、必要に応じて専門家のアドバイスとサンプル文書化が提供されます。AIモデル文書化の使用今日のAIソフトウェアからのモデル文書化には、貸し手のために構築されたモデルにおける差別的影響リスクの潜在性に関する定性的評価が含まれます。監査プロセスは、四半期ごとに量的差別的影響評価を実行します。分析は、人種、民族、性別、年齢（62歳以上）に基づいて行われますが、人種と民族のデータを収集しませんが、CFPBのベイジアン改良された姓地理コード（BISG）プロキシ法を使用して、人種、民族、性別を最新の国勢調査データで推定します。ソフトウェアは今日、データの収集と分析のプロセスを簡素化し、自動化するために高度なAIテクノロジーを活用しています。目標は、信用のコストを下げること、処理のコストを下げること、コンプライアンスを改善すること、規制上の注意が必要な事項（MRAs）と、不当、欺瞞的、または不当な行為または慣行（UDAAPs）に関する同意令に関するコストを下げることです。全業界の金融サービス提供者と同様に、自動車貸し手はAI/MLの専門家ではなく、そのコアコンピタンスではないため、今日のAI/MLの質の高い外部の専門家を見つけることの重要性を理解しています。信頼できるパートナーは、これらのローン欠陥を捕捉するのを支援するために採用されています。不適切な取引はフラグが付き、資金提供者は完了した取引に焦点を当てることができ、問題が特定されると、販売店と迅速に対処できます。また、販売店の欠陥を自動化し、販売店にドキュメントの欠陥を瞬時に通知し、契約を迅速に資金提供し、コンプライアンスと規制リスクを削減することもできます。また、自動車貸し手は、ローン欠陥以外の分野でもAIと自動化をますます展開していることも注目に値します。最近の貸し手幹部への調査によると、63％が今年、証券化のためにAIと自動化テクノロジーを実装する予定で、61％がローンサービングのために、52％がローン処理と発見のために実装する予定です。AIとMLは、金融サービス提供者にとってまだ初期段階ですが、これらのテクノロジーの採用は続いています。より重要なのは、これらの機関が、運用のボトムライン、従業員の士気、顧客全体の体験に良い影響を与えていることを認識していることです。1: InformedIQの自動化調査は、2023年3月に2,500人以上の自動車金融幹部に提示されました
