2023年に金融機関がAIおよびマシンラーニングをどのように利用しているか

人工知能（AI）とマシンラーニング（ML）技術は、金融機関や貸し手に対する応用、使用、利点を拡大し続けています。これらの成熟度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、高度な複雑な問題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は、これらの技術をリスク管理、ローン発行部門でのフリクションの削減、収入および検証コントロール、不正行為の軽減、およびコンプライアンスと監査プロセスなどの分野でビジネス全体に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、AI/MLを使用して、リアルタイムの透明性、金融の包摂性、コンプライアンスの向上を通じて、信用のコストを低減することを目指しています。以下は、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です。

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できるようにします。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求めています。AI駆動のチャットボットとバーチャルアシスタントは、24時間体制で顧客にさまざまなアイテム（例：口座残高、最近の取引）に関するサポートを提供します。最も印象的なのは、これらのチャットボットが会話形式で顧客が資金を送信できるようにすることです。

顧客感情分析

長年にわたり、金融機関は、顧客感情を大規模なデータと自動化プラットフォームに統合するのに苦労していました。今日の主要な貸し手には、顧客に関する膨大な量のデータが利用可能ですが、歴史的に見ると、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、またリアルタイムでどのような感情を表現しているかを分析できます。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。

薄いファイル/ファイルなしの信用度

AI/MLは、特にクレジットファイルが薄い、ない、または補足的な収入源（例：今日のギグエコノミー労働者）を持つ顧客の場合に、顧客の信用度についてより明確な理解を提供するのに役立ちます。

特定のユースケースとして、毎年数百万の新車および中古車取引に対して間接貸し手および直接貸し手がローンを提供する自動車金融で、AI/MLの使用を詳しく見てみましょう。

自動車金融におけるローン欠陥のAIによる特定

消費者金融保護局（CFPB）は、ローンと貸し手と販売店の間で行われる文書化（取引ジャケットと呼ばれる）の精度に関する検査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不正に表記し、顧客を高コストの自動車ローンに置いた可能性があるかどうかを調査するために実施されます。

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つです。解釈によって、貸し手とそのコンプライアンスチームに管理上の圧力がかかります。多くの貸し手は、運用と収益に有害な罰金や罰則を受ける可能性があります。

貸し手は、これらのシナリオをより厳密に軽減することができます。AIを活用したシステムコントロールの実装により、追加の監査と検査環境を回避することができます。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。ソリューションには、明確で標準化されたポリシーが含まれており、貸し手はモデルガバナンスコンプライアンスの内部監査に従うことができ、必要に応じて専門家のアドバイスとサンプル文書が提供されます。

AIモデルドキュメントの使用

今日のAIソフトウェアからのモデルドキュメントには、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ています。監査プロセスでは、人種、民族、性別、年齢（62歳以上）に基づいて、四半期ごとに数量的差別的影響評価が実施されます。分析は、CFPBのベイズ改良姓地コード化（BISG）プロキシメソッドを使用して、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、ローンをできるだけ迅速かつ効率的に資金化し、資金化コストを削減し、早期支払いのGAPリファンドの処理コストを削減し、コンプライアンスを改善し、不公正、欺瞞的、または搾取的な行為や慣行（UDAAPs）に関する規制上の注意事項（MRAs）および合意命令のコストを削減することを目的として、先進的なAIテクノロジーを利用しています。

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の専門家ではありません。これが彼らの主な専門分野ではないため、彼らは今日の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、資金化の準備ができていない不適切な取引をフラグ付けできるローン欠陥をキャッチするのを支援するために採用されています。AIソフトウェアにより、ファンダーは完了した取引に焦点を当て、販売店との問題を迅速に解決できます。また、販売店の欠陥を自動化し、販売店にドキュメント欠陥を通知して、契約中のものを減らし、取引を迅速に資金化して、コンプライアンスと規制上のリスクを軽減することもできます。

また、自動車貸し手がローン欠陥以外の分野でAIおよび自動化を採用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％が今年中に証券化のためにAIおよび自動化技術を導入する予定であり、61％がローンサービングのために、52％がローン処理および発見のために導入する予定です。

AIおよびMLはまだ金融サービス提供者の初期段階にありますが、これらのテクノロジーの採用は続いています。さらに重要なのは、これらの機関が、運用上の収益性、従業員の士気、顧客全体の体験に及ぼすテクノロジーの肯定的な影響を認識していることです。

1: 2023年3月に2,500人以上の自動車金融幹部に提示されたInformedIQ自動化調査