Як штучний інтелект та машинне навчання використовуються фінансовими кредиторами у 2023 році

Технології штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання (МН) продовжують розширювати свої застосування, використання та переваги для кредиторів та фінансових установ. Через цю зрілість та розширення рівня прийняття ШІ/МН допомагає вирішувати надзвичайно складні завдання, які генерують позитивний ROI по всіх бізнес-сегментах.

Більшість постачальників фінансових послуг та кредиторів визнають, що вони розгортають ці технології по всьому своєму бізнесу для підтримки таких областей, як управління ризиками, giảmання тертя в департаментах походження кредитів, контролю доходів та верифікації, зниження рівня шахрайства, а також процесів дотримання законодавства та аудиту.

У кінцевому підсумку, постачальники фінансових послуг продовжують прагнути до зниження вартості кредиту за допомогою ШІ/МН для забезпечення реальної прозорості, більшої фінансової інклюзивності та покращення дотримання законодавства. Ось деякі критичні випадки використання ШІ/МН фінансовими установами у 2023 році:

Розмовні чат-боти

Розмовні чат-боти допомагають кредиторам взаємодіяти з клієнтами більш розмовним способом. Споживачі бажають того самого рівня обслуговування клієнтів, який вони отримують від провідних технологічних компаній, таких як Amazon, Netflix та Lyft. Чат-боти та віртуальні помічники, керовані ШІ, пропонують допомогу клієнтам 24/7 щодо багатьох питань, таких як баланс рахунку та останні транзакції. Що найвражає, так це те, що ці чат-боти дозволяють клієнтам відправляти кошти, використовуючи розмовну мову.

Аналіз настрою клієнтів

Багато років фінансові установи мали труднощі з поєднанням настрою клієнтів у свої великі дані та автоматизовані платформи. Сьогоднішні провідні кредитори мають доступ до великої кількості даних про своїх клієнтів, але історично велика частина цих даних була неструктурованою та важкою для розуміння комп’ютерами. ШІ, однак, може аналізувати, що клієнти спілкуються, та визначати емоції, які вони виражають в реальному часі. Ці системи можуть попередити команди служби підтримки клієнтів кредиторів, щоб вони могли ефективно вирішувати питання та швидше.

Оцінка кредитоспроможності для клієнтів з тонким кредитним історією або без кредитної історії

ШІ/МН також допомагають забезпечити більш чітке бачення кредитоспроможності клієнта, особливо коли у них тонка кредитна історія, відсутня кредитна історія або якщо вони мають додаткові джерела доходу, такі як багато працівників гіг-економіки сьогодні.

Давайте розглянемо конкретний випадок використання ШІ/МН в автомобільному фінансуванні, де різні кредитори та дилери надають кредити на мільйони нових та вживаних транспортних засобів щороку.

Як ШІ визначає дефекти кредитів в автомобільному фінансуванні

Бюро з захисту споживачів у сфері фінансів (CFPB) підвищило рівень уваги до точності кредитів та документів (так званих “комплектів угод”), які відбуваються між кредитором та дилером. У багатьох випадках проводяться аудити для розслідування, чи кредитор можливо неправильно представив витрати в кредитних угодах, що могло поставити клієнтів у високі витрати на автомобілі, порушуючи Закон про захист споживачів у сфері фінансів 2010 року.

Цей сценарій представляє один із останніх прикладів того, як регулятори розширюють свої повноваження шляхом введення нових законів або виконання існуючих, які використовують тлумачення, що створюють адміністративний тиск на кредиторів та їхні команди з дотримання законодавства. Багато кредиторів залишаються вразливими до штрафів та пенальті, які шкодять їхнім операціям та фінансовому становищу.

Кредитори можуть більш ефективно мінімізувати ці сценарії шляхом впровадження системних контролю, що працюють на основі ШІ, які допоможуть їм уникнути додаткової уваги та аудиту. Сучасне програмне забезпечення, що працює на основі ШІ, дозволяє кредиторам дотримуватися нормативних вимог та бути готовими до аудиту. Рішення пропонують чіткі та стандартизовані політики, а кредитори отримують керівництво щодо дотримання законодавства та проведення внутрішніх аудитів, а також отримують експертні поради та зразкові документи, якщо це необхідно.

Використання документації моделей ШІ

Документація моделей ШІ з сучасного програмного забезпечення включає якісну оцінку потенційного ризику розрізнення у моделях, створених для кредиторів. Процес аудиту проводиться щоквартально, а оцінка розрізнення проводиться на основі раси, етнічної приналежності, статі та віку (62+). Хоча процес не збирає дані про расу та етнічну приналежність, він використовує метод Баєсової геокодифікації прізвищ (BISG) для раси, етнічної приналежності та статі з використанням останніх даних перепису населення.

Сучасне програмне забезпечення використовує передові технології ШІ для спрощення та автоматизації процесу збору та аналізу даних, з метою допомоги у фінансуванні кредитів якомога швидше та ефективніше, а також зниження витрат на фінансування, зниження витрат на обробку відшкодувань за передчасну сплату, покращення дотримання законодавства та зниження витрат на нормативні питання та згоди, пов’язані з несправедливими, обманними або такими, що використовують неприйнятні практики (UDAAPs).

Як і фінансові постачальники у всіх галузях, автокредитори не є експертами у сфері ШІ/МН, і це не їхня основна компетенція, тому вони розуміють важливість пошуку високоякісних зовнішніх експертів у сфері ШІ/МН сьогодні, які можуть допомогти. Довіряні партнери залучаються для допомоги у виявленні дефектів кредитів, де неправильні угоди можуть бути позначені як не готові до фінансування. Програмне забезпечення ШІ дозволяє фондам зосередитися на завершених угодах, дозволяючи їхнім командам швидко вирішувати будь-які виявлені питання з дилерами. Воно також дозволяє автоматизувати дефекти дилерів, миттєво повідомляючи дилерів про дефекти документів, щоб скоротити кількість угод у дорозі, фінансувати угоди швидше та зменшити ризик дотримання законодавства та нормативних вимог.

Також важливо відзначити, що ШІ та автоматизація все частіше використовуються автокредиторами поза простими дефектами кредитів. Останній опит виконавчих директорів кредиторів показав, що 63% планують впровадити ШІ та автоматизацію цього року для сек’юритизації, 61% для обслуговування кредитів та 52% для обробки кредитів та пошуку¹.

Хоча ШІ та МН ще знаходяться на початкових етапах розвитку для фінансових постачальників, прийняття цих технологій продовжує зростати. Що більш важливо, ці установи розуміють позитивний вплив, який вони мають на їхній операційний результат, мораль працівників та загальний досвід клієнтів.

1: Опит щодо автоматизації InformedIQ, проведений серед понад 2 500 виконавчих директорів автокредитування; березень 2023