2023년 금융 대출 기관에서 AI 및 머신 러닝을 사용하는 방법

인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 기술은 대출 기관 및 금융 기관에서 적용, 사용 및 이점을 확대하는 추세에 있습니다. 이러한 성숙도 및 확대된 채택률로 인해 AI/ML은 높은 복잡성을 갖는 솔루션을 해결하여 비즈니스 세그먼트 전반에서 양性的 ROI를 생성하는 데 도움이 됩니다.

대부분의 금융 서비스 제공업체 및 대출 기관은 위험 관리, 대출 발급 부서의 마찰 감소, 수입 및 검증 제어, 사기 감소, 및 준수 및 감사 프로세스와 같은 영역에서 비즈니스 전반에 걸쳐 이러한 기술을 배포하고 있다고 인정합니다.

궁극적으로 금융 서비스 제공업체는 실시간 투명성, 더 큰 금융 包容性, 및 개선된 준수를 위해 AI/ML을 사용하여 신용 비용을 낮추는 데 계속 노력하고 있습니다. 2023년에 금융 기관이 AI/ML을 활용하는 몇 가지 중요한 사용 사례는 다음과 같습니다.

대화형 채팅봇

대화형 채팅봇은 대출 기관이 고객과 더 대화형으로 상호 작용하도록 도와줍니다. 소비자는 Amazon, Netflix, Lyft와 같은 기술을 앞서가는 회사에서 받는 것과 같은 수준의 고객 서비스를 원합니다. AI 기반 채팅봇 및 가상 어시스턴트는 고객에게 24/7 지원을 제공하여 계좌 잔액 및 최근 거래와 같은 많은 항목에 대해 도움을 줍니다. 가장 인상적인 것은 이러한 채팅봇이 고객이 대화형 언어를 사용하여 자금을 보낼 수 있도록 허용한다는 것입니다.

고객 감성 분석

수년 동안 금융 기관은 고객 감성 데이터를 큰 데이터 및 자동화 플랫폼과 결합하기 어려운 문제를 겪었습니다. 오늘날의 주요 대출 기관은 고객에 대한大量의 데이터에 접근할 수 있지만 역사적으로 큰 부분이 구조화되지 않았으며 컴퓨터가 이해하기 어려웠습니다. 그러나 AI는 고객이 무엇을 의사소통하고 있는지 및 실시간으로 표현하는 감정을 분석할 수 있습니다. 이러한 시스템은 대출 기관의 고객 서비스 팀에 문제를 효과적으로 및 빠르게 해결하도록 경고할 수 있습니다.

신용 등급 분석(Thin File/No File)

AI/ML은 또한 고객의 신용 등급을 더 명확하게 제공하는 데 도움이 됩니다. 특히 고객이 신용 기록이 없거나, 부분적인 신용 기록이 있거나, 많은 오늘날의 기그 경제 노동자와 같은 보충적 소득源이 있는 경우에 유용합니다.

자동차 금융에서 AI/ML을 사용하는 구체적인 사용 사례를 더 자세히 살펴보겠습니다. 여기서 다양한 간접 및 직접 대출 기관이 매년 수백만 개의 신차 및 중고차 거래에 대한 대출을 제공합니다.

자동차 금융에서 대출 결함을 식별하는 AI

소비자 금융 보호국(CFPB)은 대출 및 대금 지불 문서(거래 자켓이라고 함)의 정확성에 대한 검토를 강화했습니다. 많은 경우에 감사가 진행되어 대출 기관이 고객에게 고비용 대출을 제공한 경우 소비자 금융 보호법 2010年的 위반 여부를 조사합니다.

이 시나리오는 규제 기관이 새로운 법률을 도입하거나 기존 법률을 시행함으로써 경계를 확대하는 최근의 예 중 하나입니다. 이는 대출 기관 및 그들의 준수 팀에 행정 압력을 가하는 해석을 사용합니다. 많은 대출 기관은 그들의 운영 및 수익성에 유해한 벌금 및 벌칙에 취약합니다.

대출 기관은 AI 기반의 체계적인 제어를 구현함으로써 이러한 시나리오를 더 엄격하게 완화할 수 있습니다. 이는 대출 기관이 추가적인 검토 및 감사 환경을 피하는 데 도움이 됩니다. 오늘날의 AI 기반 소프트웨어는 대출 기관이 규제 요구 사항을 준수하고 감사 준비를 할 수 있도록 합니다. 솔루션은 명확하고 표준화된 정책을 제공하며, 대출 기관은 내부 감사에 대한 모델 거버넌스 준수를 위한 지침을 받으며, 필요한 경우 전문가의 조언 및 샘플 문서를 제공받을 수 있습니다.

AI 모델 문서화

오늘날의 AI 소프트웨어에서 모델 문서화에는 모델에 대한 잠재적인 차별적 영향 위험의 질적 평가가 포함됩니다. 감사 프로세스는 분기별로 수행되며, 인종, 민족, 성별, 및 연령(62세 이상)에 대한 양적인 차별적 영향 평가를 수행합니다. 분석은 최근의 인구 조사 데이터를 사용하여 인종, 민족, 및 성별에 대한 CFPB의 베이즈 개선된 성 姓 지리 코딩(BISG) 프록시 방법을 사용합니다.

오늘날의 소프트웨어는 고급 AI 기술을 사용하여 데이터 수집 및 분석 프로세스를 단순화하고 자동화하여 대출을 가능한 한 빠르고 효율적으로 자금을 조달하는 것을 목표로 합니다. 또한 비용을 낮추고, 조정 및 규제 문제를 해결하며, 공정하지 않거나 오도하거나 남용적인 행위(UDAAPs)와 관련된 규제 문제를 낮추는 데 도움이 됩니다.

자동차 대출 기관과 같은 모든 산업의 금융 제공업체는 AI/ML 전문가가 아니며, 이는 그들의 핵심 역량이 아니므로, 오늘날의 AI/ML 전문가와의 품질을 찾는 것이 중요합니다. 신뢰할 수 있는 파트너는 이러한 대출 결함을 잡는 데 도움을 주고 있으며, 적절하지 않은 거래가 자금 조달 준비가 되지 않은 경우를 식별할 수 있습니다. AI 소프트웨어는 자금 조달자가 완전한 거래에 집중할 수 있도록 하여 그들의 팀이 문제를 빠르게 해결하도록 허용합니다. 또한 대리점 결함의 자동화를 가능하게 하며, 즉시 대리점에 문서 결함을 알림으로써 계약 중인 거래를 줄이고, 자금을 더 빠르게 조달하며, 준수 및 규제 위험을 줄입니다.

또한 자동차 대출 기관이 단순한 대출 결함 외에도 AI 및 자동화를 점점 더 많이 배포하고 있음을 주목하는 것이 중요합니다. 최근의 한 조사에 따르면 대출 기관의 63%가 이 năm에 보안화, 61%가 대출 서비스, 52%가 대출 처리 및 찾기 위해 AI 및 자동화 기술을 구현할 계획이라고 합니다.

AI 및 ML은 여전히 금융 서비스 제공업체에서 초기 단계에 있지만, 이러한 기술의 채택은 계속 증가하고 있습니다. 더 중요한 것은 이러한 기관이 그들의 운영 수익성, 직원 사기, 및 고객 경험에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 실감하고 있습니다.