აზროვნების ლიდერები
როგორ იყენებენ AI და მანქანათმცოდნეობას ფინანსური კრედიტორები 2023 წელს
ხელოვნური ინტელექტის (AI) და მანქანათმცოდნეობის (ML) ტექნოლოგიები აგრძელებენ გაფართოებას თავიანთი აპლიკაციების, გამოყენებისა და სარგებლობის თვალსაზრისით კრედიტორებისა და ფინანსური ინსტიტუტებისთვის. ამ სიმწიფისა და მიღების გაფართოებული სიჩქარის გამო, AI/ML ეხმარება გადაჭრას უაღრესად რთული გადაწყვეტილებები, რომლებიც წარმოქმნიან დადებით ROI-ს ბიზნეს სეგმენტებში.
ფინანსური სერვისების პროვაიდერებისა და გამსესხებლების უმრავლესობა აღიარებს, რომ ისინი ამ ტექნოლოგიებს თავიანთ ბიზნესში ახორციელებენ ისეთი სფეროების მხარდასაჭერად, როგორიცაა რისკების მართვა, სესხის წარმოების დეპარტამენტებში ხახუნის შემცირება, შემოსავლისა და დამოწმების კონტროლი, თაღლითობის შემცირება და შესაბამისობისა და აუდიტის პროცესები.
საბოლოო ჯამში, ფინანსური სერვისების პროვაიდერები აგრძელებენ სწრაფვას, რათა შეამცირონ კრედიტის ღირებულება AI/ML გამოყენებით რეალურ დროში გამჭვირვალობისთვის, მეტი ფინანსური ინკლუზიურობისა და გაუმჯობესებული შესაბამისობისთვის. აქ მოცემულია რამდენიმე კრიტიკული გამოყენების შემთხვევა, თუ როგორ იყენებენ ფინანსური ინსტიტუტები AI/ML-ს 2023 წელს:
სასაუბრო ჩატბოტები
სასაუბრო ჩატბოტები ეხმარება კრედიტორებს მომხმარებლებთან ურთიერთობაში უფრო სასაუბრო გზით. მომხმარებლებს სურთ მომხმარებელთა მომსახურების იგივე დონე, რასაც იღებენ წამყვანი ტექნიკური კომპანიებისგან, როგორიცაა Amazon, Netflix და Lyft. AI-ზე ორიენტირებული ჩეთბოტები და ვირტუალური ასისტენტები სთავაზობენ მომხმარებლებს 24/7 დახმარებას ბევრ საკითხში, როგორიცაა ანგარიშის ნაშთები და ბოლო ტრანზაქციები. ყველაზე შთამბეჭდავი ის არის, რომ ეს ჩეთბოტები მომხმარებელს საშუალებას აძლევს გაგზავნონ თანხები სასაუბრო ენის გამოყენებით.
მომხმარებელთა განწყობის ანალიზი
მრავალი წლის განმავლობაში ფინანსურ ინსტიტუტებს უჭირდათ მომხმარებელთა განწყობის გაერთიანება მათ დიდ მონაცემთა და ავტომატიზაციის პლატფორმებში. დღევანდელ წამყვან კრედიტორებს აქვთ წვდომა უამრავ მონაცემზე მათი მომხმარებლების შესახებ, მაგრამ ისტორიულად დიდი ნაწილი არასტრუქტურირებული და კომპიუტერებისთვის რთული გასაგები იყო. თუმცა, AI-ს შეუძლია გააანალიზოს, თუ რას უკავშირებენ კლიენტები და ზუსტად განსაზღვროს ემოციები, რომლებსაც ისინი გამოხატავენ რეალურ დროში. ამ სისტემებს შეუძლიათ გააფრთხილონ კრედიტორების მომხმარებელთა მომსახურების გუნდები, რათა მათ შეძლონ პრობლემების ეფექტურად და სწრაფად გადაჭრა.
კრედიტუნარიანობა თხელი ფაილისთვის / ფაილის გარეშე
AI/ML ასევე ხელს უწყობს მომხმარებლის კრედიტუნარიანობის უფრო მკაფიო წარმოდგენას, განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც მათ აქვთ კრედიტის თხელი ფაილი, არ აქვთ კრედიტის ფაილი, ან თუ აქვთ შემოსავლის დამატებითი წყაროები, როგორიცაა დღევანდელი გიგ ეკონომიკის ბევრი მუშაკი.
მოდით უფრო ახლოს მივხედოთ AI/ML-ის გამოყენების კონკრეტულ შემთხვევას საავტომობილო ფინანსებში, სადაც სხვადასხვა არაპირდაპირი და პირდაპირი კრედიტორები ყოველწლიურად აძლევენ სესხებს მილიონობით ახალი და მეორადი ავტომობილის ტრანზაქციისთვის.
როგორ ავლენს ხელოვნური ინტელექტი სასესხო დეფექტებს ავტომობილების ფინანსებში
მომხმარებელთა ფინანსური დაცვის ბიურომ (CFPB) გაზარდა კრედიტების სიზუსტეზე და დოკუმენტაციის დოკუმენტაციაზე (ე.წ. გარიგების ქურთუკები), რომელიც ხდება გამსესხებელსა და დილერს შორის. ხშირ შემთხვევაში, ტარდება აუდიტი, რათა გამოიკვლიოს, შეიძლება თუ არა გამსესხებელმა არასწორად წარმოადგინოს ხარჯები სასესხო ხელშეკრულებებში, რამაც შეიძლება კლიენტები განათავსოს ძვირადღირებულ სესხებში მანქანებისთვის, მომხმარებელთა ფინანსური დაცვის შესახებ 2010 წლის კანონის დარღვევით.
სცენარი წარმოადგენს ერთ-ერთ უახლეს მაგალითს, როდესაც მარეგულირებელი არღვევს საზღვრებს ახალი კანონების შემოღებით ან არსებული კანონების აღსრულებით, რომლებიც იყენებენ ინტერპრეტაციებს, რომლებიც ახდენენ ადმინისტრაციულ ზეწოლას კრედიტორებზე და მათ შესაბამისობის გუნდებზე. ბევრი კრედიტორი კვლავ მგრძნობიარეა ჯარიმებისა და ჯარიმების მიმართ, რომლებიც საზიანოა მათი ოპერაციებისთვის და ბოლო ხაზებისთვის.
კრედიტორებს შეუძლიათ უფრო მკაცრად შეამსუბუქონ ეს სცენარები ხელოვნური ინტელექტის მხარდაჭერით აღჭურვილი სისტემური კონტროლის განხორციელებით, რაც მათ ეხმარება თავიდან აიცილონ დამატებითი შემოწმება და აუდიტის გარემო. დღევანდელი AI-ზე მომუშავე პროგრამული უზრუნველყოფა საშუალებას აძლევს კრედიტორებს შეასრულონ მარეგულირებელი მოთხოვნები და იყვნენ მზად აუდიტისთვის. გადაწყვეტილებები გვთავაზობენ პოლიტიკას, რომელიც არის მკაფიო და სტანდარტიზებული, ხოლო კრედიტორები ხელმძღვანელობენ შიდა აუდიტის მართვის მოდელის შესაბამისობას, საჭიროების შემთხვევაში, საექსპერტო რჩევებსა და ნიმუშის დოკუმენტაციას.
AI მოდელის დოკუმენტაციის გამოყენება
დღევანდელი AI პროგრამული უზრუნველყოფის სამოდელო დოკუმენტაცია მოიცავს კრედიტორებისთვის შექმნილ მოდელებში განსხვავებული ზემოქმედების რისკის ხარისხობრივ შეფასებას. აუდიტის პროცესი ატარებს კვარტალურ, რაოდენობრივად განსხვავებული ზემოქმედების შეფასებას. ანალიზები ეფუძნება რასას, ეთნიკურობას, სქესს და ასაკს (62+) და მიუხედავად იმისა, რომ პროცესი არ აგროვებს რასისა და ეთნიკური წარმომავლობის მონაცემებს, ის იყენებს CFPB-ის ბაიესის გაუმჯობესებული გვარების გეოკოდირების (BISG) მარიონეტულ მეთოდს რასის, ეთნიკურობისთვის, და სქესი უახლესი აღწერის მონაცემების გამოყენებით.
პროგრამული უზრუნველყოფა დღეს იყენებს მოწინავე ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიას მონაცემთა შეგროვებისა და ანალიზის პროცესის გასამარტივებლად და ავტომატიზირებისთვის, რაც მიზნად ისახავს დაეხმაროს სესხების რაც შეიძლება სწრაფად და ეფექტურად დაფინანსებას, ხოლო დაფინანსების ხარჯების შემცირება, ადრეული ანაზღაურებისთვის GAP დაბრუნების დამუშავების ხარჯების შემცირება. შესაბამისობის გაუმჯობესება და ყურადღებას საჭიროებს მარეგულირებელი საკითხების (MRAs) და თანხმობის განკარგულებების შემცირება, რომლებიც დაკავშირებულია უსამართლო, მოტყუებით ან შეურაცხმყოფელ ქმედებებთან და პრაქტიკასთან (UDAAPs).
ყველა ინდუსტრიის ფინანსური პროვაიდერების მსგავსად, ავტო კრედიტორები არ არიან AI/ML ექსპერტები და ეს არ არის მათი ძირითადი კომპეტენცია, ამიტომ მათ ესმით დღეს AI/ML-ში ხარისხის გარე ექსპერტების პოვნის მნიშვნელობა, რომლებსაც შეუძლიათ დახმარება. სანდო პარტნიორებს იყენებენ სესხის ამ ხარვეზების აღმოსაფხვრელად, სადაც არასათანადო გარიგებები შეიძლება დაინიშნოს, რომლებიც მზად არ არიან დაფინანსებისთვის. AI პროგრამული უზრუნველყოფა საშუალებას აძლევს დამფინანსებლებს ფოკუსირება მოახდინონ სრულ გარიგებებზე, რაც მათ გუნდებს საშუალებას აძლევს სწრაფად გადაჭრას დილერებთან გამოვლენილი ნებისმიერი პრობლემა. ის ასევე იძლევა დილერის დეფექტების ავტომატიზაციას, მყისიერად აცნობებს დილერებს დოკუმენტის ხარვეზების შესახებ, რათა შეამცირონ ტრანზიტის კონტრაქტები და დააფინანსონ გარიგებები უფრო სწრაფად და შეამცირონ შესაბამისობა და მარეგულირებელი რისკი.
ასევე მნიშვნელოვანია აღინიშნოს, რომ ხელოვნური ინტელექტი და ავტომატიზაცია სულ უფრო ხშირად გამოიყენება ავტო კრედიტორებისთვის მარტივი სესხის დეფექტების გარდა. კრედიტორების აღმასრულებელთა ბოლო გამოკითხვამ აჩვენა, რომ 63% გეგმავს AI და ავტომატიზაციის ტექნოლოგიების დანერგვას წელს სეკურიტიზაციისთვის, 61% სესხის მომსახურებისთვის და 52% სესხის დამუშავებისა და მოძიებისთვის.1.
მიუხედავად იმისა, რომ AI და ML ჯერ კიდევ საწყის ეტაპზეა ფინანსური სერვისების პროვაიდერებისთვის, ამ ტექნოლოგიების გამოყენება კვლავ იზრდება. რაც მთავარია, ეს დაწესებულებები აცნობიერებენ დადებით გავლენას მათ ოპერაციულ ქვედანაყოფზე, თანამშრომლების მორალზე და საერთო მომხმარებლის გამოცდილებაზე.
1: InformedIQ ავტომატიზაციის გამოკითხვა წარდგენილი 2,500-ზე მეტ ავტოფინანსთა აღმასრულებელს; 2023 წლის მარტი
