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

Technologie Sztucznej Inteligencji (AI) i Machine Learning (ML) nadal rozszerzają swoje zastosowania, użycie i korzyści dla pożyczkodawców i instytucji finansowych. Ze względu na tę dojrzałość i zwiększony wskaźnik przyjęcia, AI/ML pomaga rozwiązywać skomplikowane problemy, generując pozytywny zwrot z inwestycji w różnych segmentach biznesowych.

Większość dostawców usług finansowych i pożyczkodawców uznaje, że wdrożenie tych technologii w swoich firmach wspiera obszary takie jak zarządzanie ryzykiem, redukcja tarcia w departamentach pożyczek, kontrole dochodu 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 i poprawę zgodności. Oto kilka kluczowych przypadków użycia AI/ML przez instytucje finansowe w 2023:

Chatboty konwersacyjne

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

Analiza sentymentu klienta

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

Ocena kredytowa dla klientów z cienkim plikiem / bez pliku

AI/ML pomaga również dostarczyć wyraźniejszy widok kredytowej wartości klienta, szczególnie w przypadku, gdy mają one 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 zapewniają pożyczki na miliony transakcji nowych i używanych pojazdów każdego roku.

Jak AI identyfikuje wady pożyczek w finansach samochodowych

Biuro Ochrony Finansowej Konsumentów (CFPB) zwiększyło poziom kontroli dokładności 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 pożyczek, które mogłyby umieścić klientów w drogich pożyczkach na samochody, naruszając Ustawę o ochronie finansowej konsumentów z 2010 roku.

Ten scenariusz reprezentuje jeden z najnowszych przykładów, w których regulatorzy rozszerzają granice, wprowadzając nowe prawa lub egzekwując istniejące, wykorzystując interpretacje, które nakładają presję administracyjną na pożyczkodawców i ich zespoły ds. zgodności.

Pożyczkodawcy mogą skuteczniej łagodzić te sytuacje poprzez wdrożenie kontroli systemowych opartych na AI, które pomagają im uniknąć dodatkowej kontroli i środowiska audytowego. Dziś oprogramowanie zasilane przez AI umożliwia pożyczkodawcom spełnienie wymogów regulacyjnych i być gotowym do audytu. Rozwiązania oferują jasne i ustandaryzowane zasady, a pożyczkodawcy są prowadzeni przez zgodność z zarządzaniem modelem wewnętrznych audytów, zapewniając ekspertów i przykładową dokumentację, jeśli jest to konieczne.

Używanie dokumentacji modelu AI

Dokumentacja modelu z oprogramowania AI obejmuje jakościową ocenę potencjalnego ryzyka dyskryminacji w modelach opracowanych dla pożyczkodawców. Proces audytu przeprowadza kwartalne, 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) jako proxy dla rasy, etniczności i płci, wykorzystując najnowsze dane spisowe.

Dziś oprogramowanie wykorzystuje zaawansowaną technologię AI, aby uprościć i zautomatyzować proces zbierania i analizy danych, z celem pomocy w finansowaniu pożyczek jak najszybciej i najefektywniej, przy jednoczesnym obniżeniu kosztów finansowania, obniżeniu kosztów przetwarzania zwrotów GAP za wcześniejsze spłaty, poprawie zgodności i obniżeniu kosztów spraw regulacyjnych i nakazów sądowych związanych z nieuczciwymi, mylącymi lub nieuczciwymi praktykami (UDAAP).

Podobnie jak dostawcy usług finansowych we wszystkich branżach, pożyczkodawcy samochodowi nie są ekspertami w dziedzinie AI/ML, a nie jest to ich podstawowa kompetencja, dlatego rozumieją wagę znalezienia jakościowych ekspertów zewnętrznych w dziedzinie AI/ML, którzy mogą im pomóc. Zaufani partnerzy są angażowani, aby pomóc w wykrywaniu wad pożyczek, gdzie nieprawidłowe transakcje mogą być oznaczone jako niegotowe do sfinansowania. Oprogramowanie AI pozwala funduszom skupić się na kompletnych transakcjach, umożliwiając ich zespołom szybkie rozwiązanie identyfikowanych problemów z dealermi. Umożliwia również automatyzację wad dealerskich, powiadamiając dealery o wadach dokumentów, aby zmniejszyć umowy w transakcjach, sfinansować transakcje szybciej i zmniejszyć ryzyko zgodności i regulacyjne.

Ważne jest również zauważenie, że AI i automatyzacja są coraz częściej wdrażane przez pożyczkodawców samochodowych poza prostymi wadami pożyczek. Ostatnie badanie wykazało, że 63% planuje wdrożyć AI i automatyzację w tym roku dla sekurytyzacji, 61% dla obsługi pożyczek i 52% dla przetwarzania i znajdowania pożyczek¹.

Chociaż AI i ML są jeszcze w początkowej fazie dla dostawców usług finansowych, przyjęcie tych technologii nadal 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 wykonalnym menedżerom finansów samochodowych; marzec 2023