AI และ Machine Learning ถูกใช้อย่างไรโดยผู้ให้กู้ทางการเงินในปี 2023

เทคโนโลยี Artificial Intelligence (AI) และ Machine Learning (ML) ยังคงเติบโตในด้านการประยุกต์ใช้ ประโยชน์ และความสามารถสำหรับผู้ให้กู้และสถาบันการเงิน เนื่องจากความต้องการและอัตราการนำไปใช้ที่เพิ่มขึ้น AI/ML จึงช่วยแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและสร้างผลตอบแทนที่ดีในหลายๆ ด้านของธุรกิจ

ผู้ให้บริการทางการเงินส่วนใหญ่ยอมรับว่าพวกเขาใช้เทคโนโลยีเหล่านี้ในหลายๆ ด้านของธุรกิจเพื่อสนับสนุนการบริหารความเสี่ยง การลดความซับซ้อนในการให้กู้ยืม การควบคุมรายได้และการยืนยัน การลดการฉ้อโกง และกระบวนการตรวจสอบและตรวจสอบ

สุดท้าย ผู้ให้บริการทางการเงินยังคงพยายามลดต้นทุนในการให้กู้ยืมโดยใช้ AI/ML สำหรับการมองเห็นแบบเรียลไทม์ การรวมกลุ่มทางการเงินที่ดีขึ้น และการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่ดีขึ้น นี่คือตัวอย่างการใช้งาน AI/ML ของสถาบันการเงินในปี 2023:

ชัตบอทแบบสนทนา

ชัตบอทแบบสนทนา ช่วยให้ผู้ให้กู้สามารถสื่อสารกับลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ลูกค้าต้องการบริการลูกค้าที่ดีเหมือนกับที่พวกเขาได้รับจากบริษัทที่มีเทคโนโลยีระดับแนวหน้า เช่น Amazon, Netflix และ Lyft ชัตบอทและผู้ช่วยเสมือนจริงที่ขับเคลื่อนด้วย AI มอบความช่วยเหลือ 24/7 ให้กับลูกค้าในหลายๆ เรื่อง เช่น ยอดเงินในบัญชีและธุรกรรมล่าสุด สิ่งที่น่าประทับใจที่สุดคือชัตบอทเหล่านี้ช่วยให้ลูกค้าสามารถส่งเงินโดยใช้ภาษาสนทนา

การวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า

สถาบันการเงินมีความยากลำบากในการรวมความรู้สึกของลูกค้าเข้ากับข้อมูลขนาดใหญ่และระบบอัตโนมัติของพวกเขา มาเป็นเวลานานแล้ว สถาบันการเงินชั้นนำมีข้อมูลมากมายเกี่ยวกับลูกค้า แต่ในอดีตส่วนใหญ่ของข้อมูลนั้นไม่มีโครงสร้างและยากสำหรับคอมพิวเตอร์ที่จะเข้าใจ AI สามารถวิเคราะห์สิ่งที่ลูกค้ากำลังสื่อสารและระบุอารมณ์ที่พวกเขากำลังแสดงในแบบเรียลไทม์ ระบบเหล่านี้สามารถแจ้งเตือนทีมบริการลูกค้าของผู้ให้กู้เพื่อแก้ไขปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว

ความน่าเชื่อถือในการให้กู้ยืมสำหรับคนมีประวัติไม่เพียงพอหรือไม่มีประวัติ

AI/ML ยังช่วยให้มองเห็นความน่าเชื่อถือในการให้กู้ยืมของลูกค้าได้ชัดเจนยิ่งขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพวกเขาไม่มีประวัติหรือมีประวัติที่ไม่เพียงพอ หรือหากพวกเขาได้รับรายได้จากแหล่งอื่น ๆ เช่น ผู้ทำงานฟรีแลนซ์ในปัจจุบัน

มาทำความเข้าใจกรณีการใช้งาน AI/ML ในการให้กู้ยืมรถยนต์ ซึ่งมีผู้ให้กู้และผู้ให้กู้โดยตรงหลายรายที่ให้กู้ยืมรถยนต์ใหม่และรถยนต์มือสองหลายล้านคันในแต่ละปี

วิธีที่ AI ระบุความผิดปกติในการให้กู้ยืมรถยนต์

สำนักงานคุ้มครองการเงินผู้บริโภค (CFPB) ได้เพิ่มระดับการตรวจสอบความถูกต้องของการให้กู้ยืมและเอกสารที่เกี่ยวข้อง (เรียกว่า “deal jackets”) ระหว่างผู้ให้กู้และผู้ขายรถยนต์ ในหลายกรณี การตรวจสอบจะเกิดขึ้นเพื่อตรวจสอบว่าผู้ให้กู้อาจมีการกล่าวอ้างที่ไม่ถูกต้องเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายในการให้กู้ยืม ซึ่งอาจทำให้ลูกค้าได้รับกู้ยืมที่มีค่าใช้จ่ายสูงเกินไปสำหรับรถยนต์โดยไม่ปฏิบัติตามพระราชบัญญัติคุ้มครองการเงินผู้บริโภคปี 2010

สถานการณ์นี้เป็นตัวอย่างล่าสุดของการตรวจสอบโดยผู้กำกับดูแลที่เพิ่มระดับการตรวจสอบโดยการนำกฎหมายใหม่มาใช้หรือบังคับใช้กฎหมายที่มีอยู่แล้ว ซึ่งสร้างแรงกดดันให้กับผู้ให้กู้และทีมงานด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ผู้ให้กู้หลายรายยังคงเสี่ยงต่อการถูกปรับและค่าปรับที่เป็นอันตรายต่อการดำเนินงานและผลกำไรของพวกเขา

ผู้ให้กู้สามารถลดความเสี่ยงเหล่านี้ได้โดยการนำระบบควบคุมที่ขับเคลื่อนด้วย AI มาใช้ ซึ่งช่วยให้พวกเขาหลีกเลี่ยงการตรวจสอบและตรวจสอบที่เพิ่มขึ้น ซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในปัจจุบันช่วยให้ผู้ให้กู้สามารถปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบและเตรียมพร้อมสำหรับการตรวจสอบได้ โซลูชันเหล่านี้มีนโยบายที่ชัดเจนและมาตรฐาน และผู้ให้กู้จะได้รับการแนะนำเกี่ยวกับการปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านการกำกับดูแลแบบจำลองสำหรับการตรวจสอบภายในในขณะที่ให้คำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญและตัวอย่างเอกสาร หากจำเป็น

การใช้เอกสารประกอบแบบจำลอง AI

เอกสารประกอบแบบจำลอง AI ในปัจจุบันรวมถึงการประเมินเชิงคุณภาพเกี่ยวกับศักยภาพของความเสี่ยงด้านผลกระทบที่แตกต่างกันในแบบจำลองที่สร้างขึ้นสำหรับผู้ให้กู้ กระบวนการตรวจสอบจะดำเนินการประเมินผลกระทบด้านความเสี่ยงเป็นรายไตรมาส โดยอาศัยข้อมูลเชิงปริมาณ การวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้อ้างอิงตามเชื้อชาติ ชาติพันธุ์ เพศ และอายุ (62+) และแม้ว่ากระบวนการนี้จะไม่เก็บรายละเอียดเกี่ยวกับเชื้อชาติและชาติพันธุ์ แต่ก็ใช้วิธีการ BISG (Bayesian Improved Surname Geocoding) ของ CFPB เพื่อสร้างแบบจำลองเชื้อชาติ ชาติพันธุ์ และเพศโดยใช้ข้อมูลสำรวจประชากรล่าสุด

ซอฟต์แวร์ในปัจจุบันใช้เทคโนโลยี AI ที่ทันสมัยเพื่อทำให้กระบวนการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลง่ายขึ้นและเป็นอัตโนมัติ โดยมีเป้าหมายในการช่วยให้กู้ยืมเงินได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพที่สุด ในขณะเดียวกันก็ลดต้นทุนในการให้กู้ยืม ลดต้นทุนในการประมวลผลการชำระเงินคืนสำหรับการชำระเงินก่อนกำหนด และปรับปรุงการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ลดต้นทุนในการแก้ไขปัญหาและข้อพิพาทที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินธุรกิจที่ไม่เป็นธรรมหรือหลอกลวง

ผู้ให้กู้รถยนต์ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI/ML และไม่ใช่ความเชี่ยวชาญหลักของพวกเขา ดังนั้นพวกเขาจึงเข้าใจถึงความสำคัญของการค้นหาพันธมิตรภายนอกที่เชื่อถือได้ซึ่งสามารถช่วยพวกเขาได้ พันธมิตรที่เชื่อถือได้ถูกนำเข้ามาเพื่อช่วยจับข้อบกพร่องในการให้กู้ยืม ซึ่งสามารถระบุได้ว่าข้อตกลงที่ไม่เหมาะสมไม่พร้อมสำหรับการให้กู้ยืม AI ช่วยให้ผู้ให้กู้สามารถมุ่งเน้นไปที่ข้อตกลงที่สมบูรณ์แบบ ทำให้ทีมของพวกเขาสามารถแก้ไขปัญหาได้อย่างรวดเร็วและลดความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

นอกจากนี้ AI และการทำงานอัตโนมัติยังถูกนำไปใช้กับผู้ให้กู้รถยนต์มากขึ้น นอกเหนือจากข้อบกพร่องในการให้กู้ยืมเพียงอย่างเดียว การสำรวจผู้บริหารผู้ให้กู้พบว่า 63% มีแผนจะนำเทคโนโลยี AI และการทำงานอัตโนมัติมาใช้ในปีนี้สำหรับการรับรองความปลอดภัย 61% สำหรับการบริการลูกค้า และ 52% สำหรับการประมวลผลและการให้กู้ยืม

แม้ว่า AI และ ML ยังคงอยู่ในช่วงเริ่มต้นสำหรับผู้ให้บริการทางการเงิน แต่การนำเทคโนโลยีเหล่านี้ไปใช้ก็ยังคงเติบโตขึ้น สิ่งสำคัญที่สุดคือ สถาบันเหล่านี้ตระหนักถึงผลกระทบเชิงบวกที่มีต่อผลการดำเนินงานของพวกเขา ด้านขวัญกำลังใจของพนักงาน และประสบการณ์ของลูกค้าโดยรวม

ตามการสำรวจของ InformedIQ ที่นำเสนอให้กับผู้บริหารผู้ให้กู้รถยนต์มากกว่า 2,500 คน ในเดือนมีนาคม 2023