Hvordan AI og maskinlæring brukes av finansielle långivere i 2023

Kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) teknologier fortsetter å utvide sine anvendelser, bruksområder og fordeler for långivere og finansielle institusjoner. På grunn av denne modningen og utvidede adopsjonsraten, hjelper AI/ML med å løse svært komplekse løsninger som genererer positivt ROI over hele forretningssegmentene.

En majoritet av finansielle tjenesteleverandører og långivere erkjenner at de implementerer disse teknologiene over hele virksomheten for å støtte områder som risikostyring, redusere friksjon i låneetableringsavdelinger, inntekts- og verifiseringskontroller, svindelreduksjon og kompliance- og revisjonsprosesser.

Til slutt streber finansielle tjenesteleverandører etter å senke kostnadene til kreditting ved å bruke AI/ML for sanntidstransparens, større finansiell inklusivitet og forbedret kompliance. Her er noen kritiske bruksområder for hvordan finansielle institusjoner utnytter AI/ML i 2023:

Samtalebaserte chatboter

Samtalebaserte chatboter hjelper långivere med å interagere med kunder på en mer samtalebasert måte. Forbrukerne ønsker samme nivå av kundeservice som de mottar fra ledende teknologibaserte selskaper som Amazon, Netflix og Lyft. AI-drevne chatboter og virtuelle assistenter tilbyr 24/7 støtte til kunder på mange punkter, som kontobalanser og nylige transaksjoner. Det som er mest imponerende er at disse chatbotene muliggjør at kunder kan sende penger ved hjelp av samtalebasert språk.

Kundesentimentanalyse

I mange år hadde finansielle institusjoner vanskelig for å kombinere kundesentiment med sine store datamengder og automatiseringsplattformer. I dag har ledende långivere tilgang til en mengde data om sine kunder, men historisk sett har en stor del av disse datamengdene vært ustrukturerte og vanskelige for datamaskiner å forstå. AI kan analysere hva kunder kommuniserer og peke ut emosjonene de uttrykker i sanntid. Disse systemene kan varsle långiverens kundeserviceteam så de kan løse problemer effektivt og raskere.

Kreditverdighet for tynne filer / ingen fil

AI/ML hjelper også med å gi en tydeligere oversikt over en kundes kreditverdighet, spesielt når de har en tynn fil av kreditt, ingen fil av kreditt, eller hvis de har supplerende inntektskilder, som mange av dagens gig-økonomiarbeidere.

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

Hvordan AI identifiserer lånefeil i bilfinansiering

Forbrukerbeskyttelsesbyrået (CFPB) har økt sin grad av skarpsyn på nøyaktigheten av lån og papirdokumentasjonen (kalt deal-jakker) som skjer mellom en långiver og en forhandler. I mange tilfeller gjennomføres revisjoner for å undersøke om en långiver kan ha misrepresentert kostnader i låneavtaler som kan ha plassert kunder i dyrekjøpte lån for biler i strid med Forbrukerbeskyttelsesloven av 2010.

Scenariet representerer ett av de siste eksemplene på regulatorer som presses til å innføre nye lover eller gjennomføre eksisterende lover som legger administrative press på långivere og deres kompliance-team. Mange långivere forblir sårbare for bøter og straffer som er skadelige for deres drift og resultater.

Långivere kan mer effektivt mildne disse scenariene gjennom implementering av AI-drevne systematiske kontroller som hjelper dem å unngå denne ekstra skarpsyn og revisjonsmiljøet. I dag muliggjør AI-drevne programvare at långivere kan komme i kompliance med regulatoriske krav og være revisjonsklare. Løsningene tilbyr politikker som er klare og standardiserte, og långivere blir veiledet gjennom modellstyringskompliance for interne revisjoner samtidig som de tilbyr ekspertveiledning og eksempel på dokumentasjon, hvis nødvendig.

Bruk av AI-modell-dokumentasjon

Modell-dokumentasjon fra dagens AI-programvare inkluderer en kvalitativ vurdering av potensialet for skjev fordelingsrisiko i modellene som bygges for långivere. Revisjonsprosessen utføres kvartalsvis, og kvantitative skjev fordelingsvurderinger basert på rase, etnisitet, kjønn og alder (62+). Selv om prosessen ikke samler inn rase- og etnisitetsdata, bruker den CFPB’s Bayesian Improved Surname Geocoding (BISG) proxy-metode for rase, etnisitet og kjønn ved hjelp av de siste 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 med å finansiere lån så raskt og effektivt som mulig samtidig som den reduserer kostnadene til å finansiere, reduserer kostnadene til å prosessere GAP-refunder for tidlige innbetaling, forbedrer kompliance og reduserer kostnadene til regulatoriske saker som krever oppmerksomhet (MRAs) og samtykkeskrifter relatert til urettferdige, bedrageriske eller urimelige handlinger eller praksis (UDAAPs).

Som finansielle tjenesteleverandører over hele industrien, er bil-långivere ikke AI/ML-eksperter, og det er ikke deres kjernekompetanse, så de forstår viktigheten av å finne kvalitetsfulle eksterne eksperter i AI/ML i dag som kan hjelpe. Pålitelige partnere blir tatt i bruk for å hjelpe med å fange disse lånefeilene, hvor ugyldige avtaler kan bli merket som ikke klar for finansiering. AI-programvaren lar funderne fokusere på fullstendige avtaler, og deres team kan raskt løse eventuelle problemer som er identifisert med forhandlere. Det muliggjør også automatisering av forhandlerfeil, og varsler forhandlere om dokumentfeil for å redusere kontrakter underveis og finansiere avtaler raskere og redusere kompliance- og regulatorisk risiko.

Det er også viktig å merke seg at AI og automatisering i økende grad blir brukt for bil-långivere utenfor enkle lånefeil. En nylig undersøkelse blant långiver-eksperter fant at 63% planlegger å implementere AI og automatiseringsteknologier i år for sekurisering, 61% for låneservicing og 52% for lånebehandling og finning¹.

Mens AI og ML fortsatt er i sine barndomsteg for finansielle tjenesteleverandører, fortsetter adopsjonen av disse teknologiene å vokse. Mer viktig er at disse institusjonene innser den positive effekten det har på deres operative resultater, ansattmoral og den totale kundeopplevelsen.

1: InformedIQ automatiseringsundersøkelse presentert for over 2 500 bilfinans-eksperter; mars 2023