Как AI и машинное обучение используются финансовыми кредиторами в 2023 году

Технологии искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) продолжают расширять свои применения, использования и преимущества для кредиторов и финансовых учреждений. Благодаря этому созреванию и расширенному темпу внедрения AI/ML помогает решать высоко сложные задачи, которые генерируют положительный ROI во всех бизнес-сегментах.

Большинство поставщиков финансовых услуг и кредиторов признают, что они развертывают эти технологии во всех своих бизнес-сегментах для поддержки таких областей, как управление рисками, снижение трения в отделах выдачи кредитов, контроль доходов и верификации, снижение мошенничества и процессы соблюдения нормативных требований и аудита.

В конечном итоге, поставщики финансовых услуг продолжают стремиться к снижению стоимости кредита с помощью AI/ML для реального прозрачности, большей финансовой инклюзивности и улучшения соблюдения нормативных требований. Вот некоторые критические случаи использования того, как финансовые учреждения используют AI/ML в 2023 году:

Разговорные чат-боты

Разговорные чат-боты помогают кредиторам взаимодействовать с клиентами более разговорным образом. Потребители желают того же уровня обслуживания клиентов, который они получают от ведущих технологически развитых компаний, таких как Amazon, Netflix и Lyft. Чат-боты и виртуальные помощники, управляемые AI, предлагают круглосуточную помощь клиентам по многим вопросам, таким как балансы счетов и最近ние транзакции. Что самое впечатляющее, так это то, что эти чат-боты позволяют клиентам отправлять средства, используя разговорный язык.

Анализ настроений клиентов

Многие годы финансовые учреждения испытывали трудности в объединении настроений клиентов в своих больших данных и автоматизированных платформах. Сегодня ведущие кредиторы имеют доступ к огромному количеству данных о своих клиентах, но исторически большая часть этих данных была неструктурированной и трудной для понимания компьютерами. AI, однако, может анализировать, что клиенты сообщают, и определять эмоции, которые они выражают в реальном времени. Эти системы могут предупредить команды обслуживания клиентов кредиторов, чтобы они могли решать проблемы эффективно и быстрее.

Кредитоспособность для тонкого файла / нет файла

AI/ML также помогают предоставить более четкое представление о кредитоспособности клиента, особенно когда у них есть тонкий файл кредитной истории, нет файла кредитной истории или если у них есть дополнительные источники дохода, такие как многие работники современной экономики гигов.

Давайте посмотрим ближе на конкретный случай использования AI/ML в автомобильном финансировании, где различные косвенные и прямые кредиторы предоставляют кредиты для миллионов новых и подержанных транспортных средств каждый год.

Как AI выявляет дефекты кредитов в автомобильном финансировании

Бюро защиты потребителей в сфере финансовых услуг (CFPB) увеличило уровень проверки точности кредитов и документации (называемой пакетом сделок), которая происходит между кредитором и дилерским центром. Во многих случаях проводятся аудиты, чтобы расследовать, не представил ли кредитор ложную информацию о затратах в кредитных соглашениях, которая могла бы поставить клиентов в высоко затратные кредиты на автомобили в нарушение Закона о защите потребителей в сфере финансовых услуг 2010 года.

Сценарий представляет один из последних примеров того, как регулирующие органы расширяют границы, вводя новые законы или обеспечивая соблюдение существующих, которые используют интерпретации, создающие административное давление на кредиторов и их команды по соблюдению нормативных требований. Многие кредиторы остаются уязвимыми для штрафов и пенальти, которые вредят их операциям и финансовым результатам.

Кредиторы могут более строго смягчить эти сценарии, реализовав системные контроли, управляемые AI, которые помогают им избежать этой дополнительной проверки и аудиторской среды. Сегодня программное обеспечение, управляемое AI, позволяет кредиторам соблюдать нормативные требования и быть готовыми к аудиту. Решения предлагают четкие и стандартизированные политики, и кредиторам предоставляется руководство по соблюдению нормативных требований для внутренних аудитов, а также экспертные советы и образцы документации, если это необходимо.

Использование документации модели AI

Документация модели от современного программного обеспечения AI включает качественную оценку потенциального риска дискриминационного воздействия в моделях, построенных для кредиторов. Процесс аудита выполняет квартальные количественные оценки дискриминационного воздействия. Анализы основаны на расе, этнической принадлежности, гендере и возрасте (62+), и хотя процесс не собирает данные о расе и этнической принадлежности, он использует метод Байесовского улучшения геокодирования фамилий (BISG) для расы, этнической принадлежности и гендера, используя последние данные переписи населения.

Программное обеспечение сегодня использует передовые технологии AI, чтобы упростить и автоматизировать процесс сбора и анализа данных, с целью помощи в финансировании кредитов как можно быстрее и эффективнее, снижая стоимость финансирования, снижая стоимость обработки возвратов GAP для досрочных погашений, улучшения соблюдения нормативных требований и снижения стоимости вопросов, требующих внимания (MRA), и соглашений, связанных с несправедливыми, обманчивыми или абьюзивными действиями (UDAAP).

Как и финансовые поставщики во всех отраслях, автокредиторы не являются экспертами в области AI/ML, и это не является их основной компетенцией, поэтому они понимают важность нахождения качественных внешних экспертов в области AI/ML сегодня, которые могут помочь. Доверенные партнеры привлекаются, чтобы помочь выявить дефекты кредитов, где неправильные сделки могут быть помечены как не готовые к финансированию. Программное обеспечение AI позволяет фондам сосредоточиться на полных сделках, позволяя их командам быстро решать любые выявленные проблемы с дилерами. Оно также позволяет автоматизировать дефекты дилеров, мгновенно уведомляя дилеров о дефектах документов, чтобы уменьшить контракты в пути и финансировать сделки быстрее, а также снижать риски соблюдения нормативных требований и регулирования.

Также важно отметить, что AI и автоматизация все чаще развертываются для автокредиторов вне простых дефектов кредитов. Недавний опрос руководителей кредиторов показал, что 63% планируют реализовать AI и автоматизацию в этом году для секьюритизации, 61% для обслуживания кредитов и 52% для обработки и нахождения кредитов¹.

Хотя AI и ML еще находятся на стадии младенчества для финансовых услуг, внедрение этих технологий продолжает расти. Более важно, что эти учреждения осознают положительное влияние, которое они оказывают на их операционный результат, моральный дух сотрудников и общий опыт клиентов.

1: Опрос об автоматизации InformedIQ, представленный более чем 2 500 руководителям автокредиторов; март 2023