Hur AI och maskinlärande används av finansiella långivare 2023

Artificiell intelligens (AI) och maskinlärande (ML) teknologier fortsätter att expandera i sina tillämpningar, användningar och fördelar för långivare och finansiella institutioner. På grund av denna mognad och utökad antaganderate, hjälper AI/ML till att lösa mycket komplexa lösningar som genererar positiv avkastning på investeringar över affärssegment.

En majoritet av finansiella tjänsteleverantörer och långivare erkänner att de distribuerar dessa teknologier över hela sina verksamheter för att stödja områden som riskhantering, minska friktion i låneansökningsavdelningar, inkomst- och verifikationskontroller, bedrägerireduktion och efterlevnads- och revisionsprocesser.

Till slut strävar finansiella tjänsteleverantörer efter att sänka kostnaden för kredit med hjälp av AI/ML för realtidsöverskådlig, ökad finansiell inkludering och förbättrad efterlevnad. Här är några kritiska användningsfall för hur finansiella institutioner använder AI/ML 2023:

Konversationschatbots

Konversationschatbots hjälper långivare att interagera med kunder på ett mer konversationsliknande sätt. Konsumenter önskar samma nivå av kundservice som de får från ledande teknikföretag som Amazon, Netflix och Lyft. AI-drivna chatbots och virtuella assistenter erbjuder 24/7-stöd till kunder på många punkter, såsom kontobalanser och senaste transaktioner. Det som är mest imponerande är att dessa chatbots möjliggör för kunder att skicka pengar med hjälp av konversationsliknande språk.

Kundsentimentsanalys

Under många år hade finansiella institutioner svårt att kombinera kundsentiment med deras stora datamängder och automatiseringsplattformar. Idag har ledande långivare tillgång till en mängd data om sina kunder, men historiskt sett har en stor del av denna data varit ostrukturerad och svår för datorer att förstå. AI kan dock analysera vad kunder kommunicerar och identifiera de känslor de uttrycker i realtid. Dessa system kan varna långivarens kundtjänstteam så att de kan lösa problem effektivt och snabbare.

Kreditvärdighet för tunn fil / ingen fil

AI/ML hjälper också till att ge en tydligare bild av en kunds kreditvärdighet, särskilt när de har en tunn kreditfil, ingen kreditfil eller om de har supplementära inkomstkällor, såsom många av dagens gig-ekonomiarbetare.

Låt oss ta en närmare titt på ett specifikt användningsfall för användningen av AI/ML inom bilfinansiering, där en mängd indirekta och direkta långivare tillhandahåller lån för miljontals nya och begagnade fordonstransaktioner varje år.

Hur AI identifierar lånefel i bilfinansiering

Konsumenternas finansiella skyddsbyrå (CFPB) har ökat sin granskningsnivå när det gäller lån och dokumentationsdokumentation (kallad deal jackets) som sker mellan en långivare och en återförsäljare. I många fall genomförs revisioner för att undersöka om en långivare kan ha misslett kostnader i låneavtal som kan ha placerat kunder i dyra lån för bilar i strid med Konsumenternas finansiella skyddslag från 2010.

Scenariot representerar ett av de senaste exemplen på hur myndigheter driver gränserna genom att införa nya lagar eller genomdriva befintliga lagar som använder tolkningar som lägger administrativt tryck på långivare och deras efterlevnadsteam. Många långivare förblir känsliga för böter och straff som är skadliga för deras verksamhet och resultat.

Långivare kan mer effektivt mildra dessa scenarier genom att implementera AI-styrda systemkontroller som hjälper dem att undvika denna ytterligare granskning och revisionsmiljö. Idag möjliggör AI-stödd programvara för långivare att följa regulatoriska krav och vara revisionsklara. Lösningarna erbjuder tydliga och standardiserade policys, och långivare guidas genom modellstyrningskrav för interna revisioner samtidigt som de tillhandahåller expertråd och exempeldokumentation, om nödvändigt.

Användning av AI-modeldokumentation

Modell-dokumentation från dagens AI-programvara innehåller en kvalitativ bedömning av den potentiella risken för ojämn påverkan i modellerna som byggs för långivare. Revisionsprocessen genomförs kvartalsvis, kvantitativa ojämna påverkansbedömningar. Analyserna baseras på ras, etnicitet, kön och ålder (62+), och medan processen inte samlar in ras- och etnicitetsdata, använder den CFPB:s Bayesiska förbättrade efternamnsgeokodning (BISG) proxy-metod för ras, etnicitet och kön med den senaste folkräkningen.

Programvaran idag använder avancerad AI-teknik för att förenkla och automatisera processen för att samla in och analysera data, med målet att hjälpa till att finansiera lån så snabbt och effektivt som möjligt samtidigt som kostnaden för att finansiera, minska kostnaden för att bearbeta GAP-återbetalningar för tidiga betalningar, förbättra efterlevnaden och minska kostnaden för regulatoriska frågor som kräver uppmärksamhet (MRAs) och samtyckesförordningar relaterade till orättvisa, vilseledande eller otillbörliga handlingar eller metoder (UDAAPs).

Som finansiella tjänsteleverantörer över hela branscherna är bil-långivare inte AI/ML-experter, och det är inte deras kärnkompetens, så de förstår vikten av att hitta kvalitetsexterna experter inom AI/ML idag som kan hjälpa. Pålitliga partners anlitas för att hjälpa till att identifiera lånefel, där olämpliga affärer kan markeras som inte är klara för finansiering. AI-programvara möjliggör för finansiärer att fokusera på kompletta affärer, vilket möjliggör för deras team att snabbt hantera eventuella identifierade problem med återförsäljare. Det möjliggör också automatisering av återförsäljarens fel, vilket omedelbart meddelar återförsäljare om dokumentfel för att minska kontrakt under transport, finansiera affärer snabbare och minska efterlevnads- och regulatorisk risk.

Det är också viktigt att notera att AI och automatisering används alltmer för bil-långivare utanför enkla lånefel. En nylig undersökning av långivarexekutiver fann att 63% planerar att implementera AI och automatiseringsteknologier i år för värdepapperisering, 61% för låneservice och 52% för lånebearbetning och identifiering¹.

Medan AI och ML fortfarande är i sina tidiga skeden för finansiella tjänsteleverantörer, fortsätter antagandet av dessa teknologier att växa. Mer viktigt är att dessa institutioner inser den positiva påverkan det har på deras operativa resultat, personalens moral och den övergripande kundupplevelsen.

1: InformedIQ-automatiseringsundersökning presenterad för över 2 500 bilfinans-exekutiver; mars 2023