Как ИИ и машинное обучение используются финансовыми кредиторами в 2023 году

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) продолжают расширять свои применения, использования и преимущества для кредиторов и финансовых учреждений. Благодаря этому созреванию и расширенному коэффициенту принятия ИИ/МО помогает решать высоко сложные проблемы, которые генерируют положительный возврат инвестиций во всех бизнес-сегментах.

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

В конечном итоге, поставщики финансовых услуг продолжают стремиться к снижению стоимости кредита с помощью ИИ/МО для реального прозрачности, большей финансовой инклюзивности и улучшения соблюдения требований. Вот некоторые критические случаи использования ИИ/МО финансовыми учреждениями в 2023 году:

Конверсационные чат-боты

Конверсационные чат-боты помогают кредиторам взаимодействовать с клиентами более разговорным образом. Потребители желают того же уровня обслуживания клиентов, который они получают от ведущих технологически продвинутых компаний, таких как Amazon, Netflix и Lyft. Чат-боты и виртуальные помощники, работающие на ИИ, предлагают круглосуточную помощь клиентам по многим вопросам, таким как балансы счетов и недавние 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 с объединением настроений клиентов в свои большие данные и платформы автоматизации. 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. ИИ, 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 эффективно и быстро решить проблемы.

Оценка кредитоспособности для тонкого файла / без файла

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

Давайте рассмотрим конкретный случай использования ИИ/МО в автомобильном финансировании, где различные косвенные и прямые кредиторы предоставляют кредиты для миллионов новых и подержанных транспортных средств каждый год.

Как ИИ выявляет дефекты кредитов в автомобильном финансировании

Бюро по защите потребителей в финансовой сфере (CFPB) увеличило уровень проверки точности кредитов и документации (называемой пакетами сделок), которая происходит между кредитором и дилерским центром. Во многих случаях проводятся аудиты, чтобы расследовать, не представил ли кредитор неверно затраты в кредитных соглашениях, которые могли бы поместить клиентов в кредиты с высокими затратами на автомобили в нарушение Закона о защите потребителей в финансовой сфере 2010 года.

Сценарий представляет собой 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 требований. Многие кредиторы остаются уязвимыми для штрафов и пеней, которые вредят их операциям и финансовым результатам.

Кредиторы могут более строго смягчить эти сценарии, реализовав системные контроли, работающие на ИИ, которые помогают им избежать этой дополнительной проверки и аудиторской среды. Современное программное обеспечение, работающее на ИИ, позволяет кредиторам соблюдать нормативные требования и быть готовыми к аудиту. Решения предлагают четкие и стандартизированные политики, и кредиторам предоставляется руководство по управлению моделями для внутренних аудитов, а также экспертные советы и образцы документации, если необходимо.

Использование документации модели ИИ

Документация модели из современного программного обеспечения ИИ 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, поле и возрасте (62+), и хотя процесс не собирает данные о расе и этнической принадлежности, он использует метод Байесовской геокодирования фамилий (BISG)代理 для расы, этнической принадлежности и пола, используя последние данные переписи населения.

Программное обеспечение сегодня использует передовые технологии ИИ, чтобы упростить и автоматизировать процесс сбора и анализа данных, с целью помочь финансировать кредиты как можно быстрее и эффективнее, снижая стоимость финансирования, снижая стоимость обработки возвратов GAP для досрочного погашения, улучшая соблюдение требований и снижая стоимость вопросов, требующих внимания (MRAs) и судебных соглашений, связанных с несправедливыми, обманчивыми или абьюзивными действиями и практиками (UDAAPs).

Как и финансовые поставщики во всех отраслях, автокредиторы не являются экспертами в области ИИ/МО, и это не является их основной компетенцией, поэтому они понимают важность нахождения качественных внешних экспертов в области ИИ/МО сегодня, которые могут помочь. Доверенные партнеры привлекаются, чтобы помочь выявить эти дефекты кредитов, где неправильные сделки могут быть помечены как не готовые к финансированию. Программное обеспечение ИИ 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, финансировать сделки быстрее и снижать риски соблюдения требований и регулирования.

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

Хотя ИИ и МО все еще находятся на ранних этапах развития для финансовых поставщиков услуг, принятие этих технологий продолжает расти. Более важно, что эти учреждения осознают положительное влияние, которое они оказывают на их операционную прибыль, моральный дух сотрудников и общий опыт клиентов.

Это также важно отметить, что автокредиторы продолжают расти. Более важно, что эти учреждения осознают положительное влияние, которое они оказывают на их операционную прибыль, моральный дух сотрудников и общий опыт клиентов. 1: Опрос об автоматизации InformedIQ, представленный более 2,500 руководителям автокредиторов; март 2023