Jak AI i Machine Learning są wykorzystywane przez pożyczkodawców finansowych w 2023 roku

Technologie sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) ciągle rozszerzają swoje zastosowania, korzyści i zalety dla pożyczkodawców i instytucji finansowych. Dzięki dojrzałości i zwiększonemu tempu przyjęcia, AI/ML pomaga rozwiązywać skomplikowane problemy, generując pozytywny zwrot z inwestycji w różnych segmentach biznesowych.

Większość dostawców usług finansowych i pożyczkodawców potwierdza, że wdrożenie tych technologii w swoich firmach wspiera obszary takie jak zarządzanie ryzykiem, redukcja fraktur w procesach pożyczkowych, kontrole dochodów i weryfikacji, redukcja oszustw oraz procesy zgodności i audytu.

Ostatecznie, dostawcy usług finansowych dążą do obniżenia kosztów kredytów za pomocą AI/ML, zapewniając przejrzystość w czasie rzeczywistym, większą inkluzję finansową oraz poprawę zgodności. Oto kilka kluczowych przypadków użycia AI/ML przez instytucje finansowe w 2023 roku:

Chatboty konwersacyjne

Chatboty konwersacyjne pomagają pożyczkodawcom w interakcji z klientami w bardziej konwersacyjny sposób. Konsumenci oczekują takiego samego poziomu obsługi klienta, jaki otrzymują od firm technologicznych, takich jak Amazon, Netflix i Lyft. Chatboty i wirtualni asystenci napędzani przez AI oferują pomoc 24/7 w sprawach takich jak saldo konta i ostatnie transakcje. Najbardziej imponujące jest to, że te chatboty umożliwiają klientom wysyłanie funduszy za pomocą języka konwersacyjnego.

Analiza nastrojów klientów

Przez wiele lat instytucje finansowe miały trudności z łączeniem nastrojów klientów z ich platformami danych i automatyzacji. Dziś czołowi pożyczkodawcy mają dostęp do ogromnej ilości danych o swoich klientach, ale historycznie duża część tych danych była nieustrukturyzowana i trudna do zrozumienia przez komputery. AI może analizować, co klienci komunikują, i wskazywać emocje, które wyrażają w czasie rzeczywistym. Systemy te mogą powiadomić zespoły obsługi klienta pożyczkodawców, aby mogły one skutecznie i szybko rozwiązać problemy.

Ocena kredytowa dla klientów z cienkim plikiem / bez pliku

AI/ML również pomaga dostarczyć wyraźniejszy obraz kredytowej zdolności klienta, zwłaszcza gdy mają oni cienki plik kredytowy, brak pliku kredytowego lub gdy mają dodatkowe źródła dochodu, takie jak wielu pracowników w gospodarce gig.

Przyjrzyjmy się bliżej konkretnemu przypadkowi użycia AI/ML w finansach samochodowych, gdzie różni pośredni i bezpośredni pożyczkodawcy oferują pożyczki na miliony nowych i używanych transakcji samochodowych każdego roku.

Jak AI identyfikuje wady pożyczek w finansach samochodowych

Biuro Ochrony Finansowej Konsumentów (CFPB) zwiększyło poziom kontroli nad dokładnością pożyczek i dokumentacji (tzw. deal jackets) między pożyczkodawcą a dealerm. W wielu przypadkach przeprowadzane są audyty w celu zbadania, czy pożyczkodawca mógł przedstawić nieprawidłowe koszty w umowach pożyczkowych, co mogło umieścić klientów w drogich pożyczkach na samochody, naruszając Ustawę o Ochronie Finansowej Konsumentów z 2010 roku.

Scenariusz ten reprezentuje jeden z najnowszych przykładów, w którym regulatorzy zwiększają presję, wprowadzając nowe prawa lub egzekwując istniejące, które wywierają presję administracyjną na pożyczkodawców i ich zespoły ds. zgodności. Wiele pożyczkodawców nadal jest podatnych na kary i grzywny, które szkodzą ich działalności i wynikom finansowym.

Pożyczkodawcy mogą lepiej zminimalizować te sytuacje, wdrożenie kontroli systemowych napędzanych przez AI, które pomagają im uniknąć dodatkowej kontroli i środowiska audytowego. Dziś oprogramowanie napędzane przez AI umożliwia pożyczkodawcom spełnienie wymagań regulacyjnych i być gotowym do audytu. Rozwiązania oferują wyraźne i ustandaryzowane zasady, a pożyczkodawcy są prowadzeni przez zarządzanie modelem zgodności wewnętrznych audytów, zapewniając ekspertów i przykładową dokumentację, jeśli jest to konieczne.

Korzystanie z dokumentacji modelu AI

Dokumentacja modelu AI obejmuje jakościową ocenę potencjału ryzyka dyskryminacji w modelach budowanych dla pożyczkodawców. Proces audytu wykonuje się co kwartał, ilościowe oceny dyskryminacji. Analizy opierają się na rasie, etniczności, płci i wieku (62+), a chociaż proces nie zbiera danych o rasie i etniczności, wykorzystuje metodę BISG (Bayesian Improved Surname Geocoding) dla rasy, etniczności i płci, używając najnowszych danych spisowych.

Oprogramowanie wykorzystuje zaawansowaną technologię AI, aby uprościć i zautomatyzować proces zbierania i analizy danych, z celem pomocy w finansowaniu pożyczek jak najszybciej i najefektywniej, obniżając koszty finansowania, koszty przetwarzania zwrotów za wcześniejsze spłaty, poprawiając zgodność i obniżając koszty spraw regulacyjnych i decyzji administracyjnych związanych z nieuczciwymi, mylącymi lub niegodziwymi praktykami (UDAAP).

Podobnie jak dostawcy usług finansowych we wszystkich branżach, pożyczkodawcy samochodowi nie są ekspertami od AI/ML, a to nie jest ich podstawowa kompetencja, dlatego rozumieją wagę znalezienia jakościowych ekspertów zewnętrznych w dziedzinie AI/ML. Zaufani partnerzy są wykorzystywani do pomocy w wykrywaniu wad pożyczek, gdzie niewłaściwe umowy mogą być oznaczone jako niegotowe do finansowania. Oprogramowanie AI pozwala funduszom koncentrować się na kompletnych umowach, umożliwiając ich zespołom szybkie rozwiązanie problemów z dealerkami. Umożliwia również automatyzację wad dealerskich, powiadamiając dealerków o wadach dokumentów, aby zmniejszyć kontrakty w transporcie i sfinalizować umowy szybciej, a także obniżyć ryzyko zgodności i regulacyjne.

Ważne jest również zauważenie, że AI i automatyzacja są coraz częściej wykorzystywane przez pożyczkodawców samochodowych poza prostymi wadami pożyczek. Ostatnie badanie wykazało, że 63% planuje wdrożyć AI i technologie automatyzacji w tym roku dla sekurytyzacji, 61% dla obsługi pożyczek, a 52% dla przetwarzania pożyczek i znajdowania¹.

Chociaż AI i ML są jeszcze w początkowej fazie dla dostawców usług finansowych, przyjęcie tych technologii ciągle rośnie. Co więcej, te instytucje zdają sobie sprawę z pozytywnego wpływu, jaki mają one na ich operacyjną linię dolną, morale pracowników i ogólne doświadczenie klienta.

1: Badanie automatyzacji InformedIQ przedstawione ponad 2,500 menedżerom finansów samochodowych; marzec 2023