Як AI та машинне навчання використовуються фінансовими кредиторами у 2023 році

Технології штучного інтелекту (AI) та машинного навчання (ML) продовжують розширюватися у своїх застосуваннях, використанні та перевагах для кредиторів та фінансових установ. Через цю зрілість та розширення рівня прийняття, AI/ML допомагає вирішувати дуже складні завдання, які генерують позитивний ROI у різних бізнес-сегментах.

Більшість постачальників фінансових послуг та кредиторів визнають, що вони розгортають ці технології по всьому своєму бізнесу для підтримки таких сфер, як управління ризиками, зменшення тертя у відділах надання кредитів, контролю доходів та верифікації, зменшення шахрайства та процесів дотримання законодавства та аудиту.

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

Розмовні чат-боти

Розмовні чат-боти допомагають кредиторам взаємодіяти з клієнтами більш розмовним способом. Споживачі бажають такого ж рівня обслуговування клієнтів, який вони отримують від передових технологічних компаній, таких як Amazon, Netflix і Lyft. Чат-боти та віртуальні помічники, керовані AI, пропонують допомогу клієнтам 24/7 щодо багатьох питань, таких як баланс рахунку та останні транзакції. Що найвражаючіше, ці чат-боти дозволяють клієнтам відправляти кошти за допомогою розмовної мови.

Аналіз настрою клієнтів

Багато років фінансові установи мали труднощі з поєднанням настрою клієнтів у свої великі дані та автоматизовані платформи. Сьогодні провідні кредитори мають доступ до великої кількості даних про своїх клієнтів, але історично велика частина цих даних була неструктурована та важка для комп’ютерів. AI, однак, може аналізувати, що клієнти спілкуються, та визначати емоції, які вони виражають в реальному часі. Ці системи можуть попередити команди обслуговування клієнтів кредиторів, щоб вони могли ефективно та швидко вирішувати проблеми.

Кредитоспроможність для тонкого файлу / відсутнього файлу

AI/ML також допомагають надати чітке уявлення про кредитоспроможність клієнта, особливо коли у них є тонкий файл кредиту, відсутній файл кредиту або якщо вони мають додаткові джерела доходу, такі як багато працівників сучасної економіки.

Давайте ближче розглянемо конкретний випадок використання AI/ML у сфері автофінансування, де різні кредитори та фінансові установи надають кредити на мільйони нових та вживаних транспортних засобів щороку.

Як AI визначає дефекти кредитів у сфері автофінансування

Бюро захисту споживачів у сфері фінансів (CFPB) підвищило рівень уваги до точності кредитів та документів (таких як папки угод), які відбуваються між кредитором та дилером. У багатьох випадках проводяться аудити для розслідування того, чи міг кредитор надати неправильну інформацію про витрати у кредитних угодах, які могли б поставити клієнтів у високі витрати на кредити для автомобілів, порушуючи Закон про захист споживачів у сфері фінансів 2010 року.

Цей сценарій представляє один із останніх прикладів того, як регулятори розширюють межі, вводячи нове законодавство або застосовуючи існуюче, яке використовує тлумачення, що створює адміністративний тиск на кредиторів та їхні команди з дотримання законодавства. Багато кредиторів залишаються вразливими до штрафів та пенальті, які шкодять їхнім операціям та фінансовим показникам.

Кредитори можуть більш суворо пом’якшити ці сценарії завдяки впровадженню системних контролю, керованих AI, які допомагають їм уникнути додаткової уваги та аудиту. Сучасне програмне забезпечення, кероване AI, дозволяє кредиторам дотримуватися законодавчих вимог та бути готовими до аудиту. Рішення пропонують чіткі та стандартизовані політики, а кредитори отримують керівництво щодо дотримання законодавства під час внутрішніх аудитів, а також отримують експертні поради та зразкові документи, якщо це необхідно.

Використання документації моделі AI

Документація моделі з сучасного програмного забезпечення, керованого AI, включає якісну оцінку потенційного ризику нерівного впливу у моделях, побудованих для кредиторів. Процес аудиту проводить квартальні кількісні оцінки нерівного впливу. Аналізи проводяться на основі раси, етнічної приналежності, статі та віку (62+), а хоча процес не збирає дані про расу та етнічну приналежність, він використовує метод Баєсової геокодифікації прізвищ (BISG) для раси, етнічної приналежності та статі за допомогою найбільш недавніх даних перепису населення.

Сучасне програмне забезпечення використовує передові технології AI для спрощення та автоматизації процесу збору та аналізу даних, з метою допомоги у фінансуванні кредитів якомога швидше та ефективніше, знижуючи вартість фінансування, знижуючи вартість обробки повернень GAP для раннього погашення, покращуючи дотримання законодавства та знижуючи вартість питань, що вимагають уваги (MRA) та згоди щодо справ, пов’язаних з несправедливими, оманливими або хижацькими діями та практиками (UDAAP).

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

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

Хоча AI та ML ще знаходяться на стадії дитинства для фінансових послуг, прийняття цих технологій продовжує зростати. Що ще важливіше, ці установи розуміють позитивний вплив, який вони мають на їхній операційний фінансовий результат, мораль працівників та загальний досвід клієнтів.

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