Hvordan AI og maskinlæring blir brukt av finansielle långivere i 2023

Artificial Intelligence (AI) og Machine Learning (ML) teknologier fortsetter å utvide i sine applikasjoner, bruksområder og fordeler for långivere og finansinstitusjoner. På grunn av denne modenheten og utvidede bruksraten, hjelper AI/ML med å løse svært komplekse løsninger som genererer positiv avkastning på tvers av forretningssegmenter.

Et flertall av finanstjenesteleverandører og långivere erkjenner at de bruker disse teknologiene på tvers av virksomhetene sine for å støtte områder som risikostyring, redusere friksjon i avdelinger for opprinnelse av lån, inntekts- og verifikasjonskontroller, svindelreduksjon og samsvars- og revisjonsprosesser.

Til syvende og sist fortsetter leverandører av finansielle tjenester å strebe mot å redusere kostnadene ved kreditt ved bruk av AI/ML for sanntidstransparens, større finansiell inkludering og forbedret samsvar. Her er noen kritiske eksempler på hvordan finansinstitusjoner utnytter AI/ML i 2023:

Samtale chatbots

Samtalechatboter hjelper långivere med å kommunisere med kunder på en mer samtale måte. Forbrukere ønsker det samme nivået av kundeservice som de mottar fra ledende tech-forward selskaper som Amazon, Netflix og Lyft. AI-drevne chatbots og virtuelle assistenter tilbyr 24/7 assistanse til kunder på mange elementer som kontosaldo og nylige transaksjoner. Det som er mest imponerende er at disse chatbotene gjør det mulig for kunder å sende penger ved å bruke samtalespråk.

Analyse av kundesentiment

I mange år hadde finansinstitusjoner en vanskelig tid med å kombinere kundesentiment i sine big data og automatiseringsplattformer. Dagens ledende långivere har tilgang til en mengde data om sine kunder, men historisk sett har en stor del vært ustrukturert og vanskelig å forstå for datamaskiner. AI kan imidlertid analysere hva kundene kommuniserer og finne følelsene de uttrykker i sanntid. Disse systemene kan varsle långivers kundeserviceteam slik at de kan løse problemer effektivt og raskere.

Kredittverdighet for tynn fil / ingen fil

AI/ML bidrar også til å gi en klarere oversikt over en kundes kredittverdighet, spesielt når de har en tynn kredittfil, ingen kredittfil, eller hvis de har ekstra inntektskilder, slik som mange av dagens jobbeøkonomiarbeidere.

La oss se nærmere på et spesifikt bruksområde for bruk av AI/ML i bilfinansiering, der en rekke indirekte og direkte långivere gir lån til millioner av nye og brukte kjøretøytransaksjoner hvert år.

Hvordan AI identifiserer lånefeil i bilfinansiering

Consumer Financial Protection Bureau (CFPB) har økt sitt nivå av gransking av nøyaktigheten av lån og papirarbeidsdokumentasjonen (kalt deal jackets) som finner sted mellom en utlåner og forhandler. I mange tilfeller gjennomføres det revisjoner for å undersøke om en långiver kan ha feilpresentert kostnader i låneavtaler som kan ha plassert kunder i høykostlån til biler i strid med loven om økonomisk beskyttelse av forbrukere av 2010.

Scenariet representerer et av de siste eksemplene på regulatorer som flytter grensene ved å innføre nye lover eller håndheve eksisterende som utnytter tolkninger som legger administrativt press på långivere og deres overholdelsesteam. Mange långivere er fortsatt utsatt for bøter og straffer som er skadelig for deres operasjoner og bunnlinjer.

Långivere kan redusere disse scenariene strengere gjennom implementering av AI-drevne systemkontroller som hjelper dem å unngå dette ekstra granskings- og revisjonsmiljøet. Dagens AI-drevne programvare gjør det mulig for långivere å overholde regulatoriske krav og være revisjonsklare. Løsningene tilbyr retningslinjer som er klare og standardiserte, og långivere veiledes gjennom etterlevelse av modellstyring for interne revisjoner, samtidig som de gir ekspertråd og prøvedokumentasjon, om nødvendig.

Bruker AI-modelldokumentasjon

Modelldokumentasjon fra dagens AI-programvare inkluderer en kvalitativ vurdering av potensialet for ulik påvirkningsrisiko i modellene som er bygget for långivere. Revisjonsprosessen utfører kvartalsvise, kvantitative ulike konsekvensvurderinger. Analysene er basert på rase, etnisitet, kjønn og alder (62+), og selv om prosessen ikke samler rase- og etnisitetsdata, bruker den CFPBs Bayesian Improved Surname Geocoding (BISG) proxy-metode for rase, etnisitet, og kjønn ved å bruke de nyeste folketellingsdataene.

Programvaren i dag utnytter avansert AI-teknologi for å forenkle og automatisere prosessen med å samle inn og analysere data, med målet om å hjelpe til med å finansiere lån så raskt og effektivt som mulig, samtidig som det reduserer kostnadene til fondet, reduserer kostnadene ved å behandle GAP-refusjoner for tidlige utbetalinger, forbedre overholdelse, og senke kostnadene for regulatoriske saker som krever oppmerksomhet (MRA) og samtykkedekreter knyttet til urettferdige, villedende eller fornærmende handlinger og praksis (UDAAPs).

Som finanstilbydere på tvers av alle bransjer, er ikke billånere AI/ML-eksperter, og det er ikke deres kjernekompetanse, så de forstår viktigheten av å finne eksterne kvalitetseksperter innen AI/ML i dag som kan hjelpe. Betrodde partnere blir benyttet for å hjelpe med å fange opp disse lånefeilene, der upassende avtaler kan bli flagget som ikke er klare for finansiering. AI-programvare lar finansiører fokusere på komplette avtaler, slik at teamene deres raskt kan løse eventuelle identifiserte problemer med forhandlere. Det muliggjør også automatisering av forhandlerdefekter, umiddelbart varsle forhandlere om dokumentfeil for å redusere kontrakter under transport, og finansiere avtaler raskere og redusere samsvar og regulatorisk risiko.

Det er også viktig å merke seg at AI og automatisering i økende grad blir distribuert for billånere utenom enkle lånefeil. En fersk undersøkelse blant långivers ledere fant at 63 % planlegger å implementere AI og automatiseringsteknologier i år for verdipapirisering, 61 % for låneservice og 52 % for lånebehandling og -finning.¹.

Mens AI og ML fortsatt er i startfasen for leverandører av finansielle tjenester, fortsetter bruken av disse teknologiene å vokse. Enda viktigere er at disse institusjonene innser den positive effekten det har på deres operasjonelle bunnlinje, ansattes moral og den generelle kundeopplevelsen.

1: InformedIQ automatiseringsundersøkelse presentert for over 2,500 bilfinansledere; mars 2023