2023’te Finansal Krediler Nasıl AI ve Makine Öğrenimi Kullanıyor

Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) teknolojileri, krediler ve finansal kurumlar için uygulamaları, kullanımları ve faydaları açısından sürekli genişlemeye devam ediyor. Bu olgunlaşma ve genişletilmiş benimseme oranı nedeniyle, AI/ML, işletme segmentleri boyunca olumlu ROI üreten yüksek karmaşıklıkta çözümleri çözmeye yardımcı oluyor.

Finansal hizmet sağlayıcılarının ve kredilerin çoğunluğu, bu teknolojileri risk yönetimi, kredi oluşturma departmanlarında sürtünmeyi azaltma, gelir ve doğrulama kontrolleri, dolandırıcılık azaltma ve uyum ve denetim süreçleri gibi alanları desteklemek için işlerinde dağıttıklarını kabul ediyor.

Sonuç olarak, finansal hizmet sağlayıcıları, AI/ML’yi kullanarak kredi maliyetini düşürmeye, gerçek zamanlı şeffaflık, daha büyük finansal kapsayıcılık ve iyileştirilmiş uyum sağlamak için çalışmaya devam ediyor. İşte finansal kurumların 2023’te AI/ML’yi nasıl kullandığına ilişkin bazı kritik kullanım örnekleri:

Konuşma sohbet botları

Konuşma sohbet botları, kredilerle müşterilerle daha sohbetvari bir şekilde etkileşime girmelerine yardımcı oluyor. Tüketiciler, Amazon, Netflix ve Lyft gibi teknoloji öncüsü şirketlerden aldıkları aynı düzeyde müşteri hizmetini istiyor. AI destekli sohbet botları ve sanal asistanlar, hesap bakiyeleri ve recent işlemler gibi birçok konuda 7/24 destek sunuyor. En etkileyici olan şey, bu sohbet botlarının müşterilerin konuşma dili kullanarak para göndermesine olanak sağlamasıdır.

Müşteri sentiment analizi

Yıllarca boyunca finansal kurumlar, müşteri sentimentini büyük veri ve otomasyon platformlarına birleştirmekte zorluk yaşadı. Bugün lider krediler, müşterileri hakkında çok fazla veriye erişim imkanına sahip, ancak tarihsel olarak büyük bir kısmı yapılandırılmamış ve bilgisayarlar tarafından anlaşılması zor oldu. AI, müşterilerin iletişimlerini analiz edebiliyor ve gerçek zamanlı olarak ifade ettikleri duyguları belirleyebiliyor. Bu sistemler, kredilerin müşteri hizmetleri ekiplerini uyararak sorunları etkili ve hızlı bir şekilde çözmelerine olanak tanıyor.

İnci dosya / dosyasız kredi değerlendirmesi

AI/ML ayrıca, özellikle kredi dosyası ince olan, kredi dosyası olmayan veya ek gelir kaynaklarına sahip olan müşterilerin (bugünün gig ekonomisi çalışanlarının çoğu gibi) kredi değerlendirmesini daha net bir şekilde sağlamaya yardımcı oluyor.

Örneğin, her yıl milyonlarca yeni ve kullanılmış araç işlemleri için krediler sağlayan çeşitli dolaylı ve doğrudan krediler sunan otomotiv finansmanında AI/ML kullanımına daha yakından bakalım.

Otomotiv finansı中的 kredilerdeki hataları AI nasıl tespit ediyor

Tüketici Finansal Koruma Bürosu (CFPB), kredilerin doğruluğu ve krediler arasındaki belgelerin (deal jackets olarak adlandırılan) belgelerinin doğruluğuna ilişkin denetimini artırdı. Çok sayıda durumda, denetimler, kredilerin yanlış maliyetlerle temsil edilip edilmediğini ve müşterilerin yüksek maliyetli araç kredilerine sahip olup olmadığını araştırıyor.

Bu senaryo, düzenleyicilerin yeni yasalar getirerek veya mevcut yasaları uygulayarak kredileri ve onların uyum ekiplerini idari baskı altına alan interpretationsını genişletmelerinin son örneklerinden birini temsil ediyor. Çok sayıda kredici, faaliyetlerine ve karlarına zarar verebilecek cezalara ve cezalara karşı savunmasız kalıyor.

Krediler, AI destekli sistem kontrollerini uygulayarak bu senaryolardan daha etkili bir şekilde kaçınabilir. Bugün AI destekli yazılımlar, kredilerin düzenleyici gereksinimlere uymalarına ve denetimlere hazır olmalarına olanak tanır. Çözümler, net ve standartlaştırılmış politikalar sunar ve kredilere, iç denetimler için model yönetimine uyumu sağlamak amacıyla rehberlik eder ve gerekli olduğunda uzman tavsiyesi ve örnek belgeler sağlar.

AI model belgelerini kullanma

Bugün AI yazılımlarının model belgeleri, krediler için oluşturulan modellerde ayrımcı etki riski için nitel bir değerlendirme içerir. Denetim süreci, ırk, etnik köken, cinsiyet ve yaş (62+)’e dayalı olarak dört aylık, nicel ayrımcı etki değerlendirmeleri gerçekleştirir. Analizler, CFPB’nin Bayesian Improved Surname Geocoding (BISG) proxy yöntemini kullanarak ırk, etnik köken ve cinsiyet için en son nüfus sayımı verilerini kullanır.

Bugün yazılım, kredileri mümkün olduğunca hızlı ve verimli bir şekilde finanse etmeyi amaçlayarak, maliyeti düşürmek, işlem GAP iadelerini azaltmak, uyumu iyileştirmek ve düzenleyici Matters Requiring Attention (MRAs) ve rızaya dayalı kararnameyle ilgili haksız, aldatıcı veya suistimal edici eylemlerle ilgili maliyetleri azaltmak amacıyla veri toplama ve analiz sürecini basitleştirmek ve otomatikleştirmek için gelişmiş AI teknolojisini kullanıyor.

Tüm endüstrilerdeki finansal hizmet sağlayıcıları gibi, oto kredileri de AI/ML uzmanları değildir ve bu onların temel yetkinliği değildir, bu nedenle AI/ML’de kaliteli dış uzmanları bulmanın önemini anlıyorlar. Güvenilir ortaklar, kredilerdeki hataları yakalamak için görevlendiriliyor, uygun olmayan anlaşmalar bayraklandırılıyor ve fonlama için hazırlanmıyor. AI yazılımları, fonlayıcıların tam anlaşmalara odaklanmasına, sorunları hızlı bir şekilde çözmesine ve uyumu ve düzenleyici riski azaltmasına olanak tanır.

Ayrıca, AI ve otomasyonun, basit kredi hatalarının ötesinde, oto kredileri için giderek daha fazla kullanıldığı da önemli. Bir anket, kredici yöneticilerinin %63’ünün bu yıl kredilerin güvence altına alınması, %61’inin kredi hizmetleri ve %52’sinin kredi işleme ve bulma için AI ve otomasyon teknolojilerini uygulamayı planladığını buldu¹.

Finansal hizmet sağlayıcıları için AI ve ML hala bebeklik döneminde olsa da, bu teknolojilerin benimsenmesi devam ediyor. Daha da önemlisi, bu kurumlar, operasyonel kar alt çizgisi, çalışan morali ve genel müşteri deneyimi üzerinde olumlu bir etkiye sahip olduğunu gerçekleştirdi.

1: InformedIQ otomasyon anketi, 2.500’den fazla oto finans yöneticisine sunuldu; Mart 2023