سوات قائدین
2023 میں مالی قرض دہندگان کے ذریعہ AI اور مشین لرننگ کا استعمال کیسے کیا جا رہا ہے۔
آرٹیفیشل انٹیلی جنس (AI) اور مشین لرننگ (ML) ٹیکنالوجیز قرض دہندگان اور مالیاتی اداروں کے لیے اپنی ایپلی کیشنز، استعمال اور فوائد میں توسیع کرتی رہتی ہیں۔ اس پختگی اور توسیع شدہ اپنانے کی شرح کی وجہ سے، AI/ML انتہائی پیچیدہ حل حل کرنے میں مدد کر رہا ہے جو کاروباری حصوں میں مثبت ROI پیدا کرتے ہیں۔
مالیاتی خدمات فراہم کرنے والے اور قرض دہندگان کی اکثریت اس بات کو تسلیم کرتی ہے کہ وہ ان ٹیکنالوجیز کو اپنے کاروباروں میں خطرے کے انتظام، قرض کی ابتداء کے محکموں میں رگڑ کو کم کرنے، آمدنی اور تصدیق کے کنٹرول، دھوکہ دہی میں کمی، اور تعمیل اور آڈیٹنگ کے عمل جیسے شعبوں میں مدد کے لیے تعینات کر رہے ہیں۔
بالآخر، مالیاتی خدمات فراہم کرنے والے حقیقی وقت میں شفافیت، زیادہ مالی شمولیت، اور بہتر تعمیل کے لیے AI/ML کا استعمال کرتے ہوئے کریڈٹ کی لاگت کو کم کرنے کی کوشش کرتے رہتے ہیں۔ 2023 میں مالیاتی ادارے کس طرح AI/ML کا فائدہ اٹھا رہے ہیں اس کے استعمال کے کچھ اہم معاملات یہ ہیں:
بات چیت کے چیٹ بوٹس
بات چیت کے چیٹ بوٹس قرض دہندگان کو صارفین کے ساتھ زیادہ بات چیت کے انداز میں بات چیت کرنے میں مدد کرتے ہیں۔ صارفین اسی سطح کی کسٹمر سروس کے خواہاں ہیں جو وہ ایمیزون، نیٹ فلکس اور لیفٹ جیسی معروف ٹیک فارورڈ کمپنیوں سے حاصل کرتے ہیں۔ AI سے چلنے والے چیٹ بوٹس اور ورچوئل اسسٹنٹ صارفین کو اکاؤنٹ بیلنس اور حالیہ لین دین جیسی بہت سی چیزوں پر 24/7 مدد فراہم کرتے ہیں۔ سب سے زیادہ متاثر کن بات یہ ہے کہ یہ چیٹ بوٹس صارفین کو بات چیت کی زبان کا استعمال کرتے ہوئے فنڈز بھیجنے کے قابل بناتے ہیں۔
کسٹمر کے جذبات کا تجزیہ
کئی سالوں سے مالیاتی اداروں کو اپنے بڑے ڈیٹا اور آٹومیشن پلیٹ فارمز میں گاہک کے جذبات کو یکجا کرنے میں مشکل پیش آئی۔ آج کے معروف قرض دہندگان کو اپنے صارفین کے بارے میں بہت سارے ڈیٹا تک رسائی حاصل ہے، لیکن تاریخی طور پر ایک بڑا حصہ غیر ساختہ اور کمپیوٹرز کے لیے سمجھنا مشکل ہے۔ تاہم، AI تجزیہ کر سکتا ہے کہ صارفین کیا بات چیت کرتے ہیں اور ان جذبات کی نشاندہی کر سکتے ہیں جن کا وہ حقیقی وقت میں اظہار کر رہے ہیں۔ یہ سسٹم قرض دہندہ کسٹمر سروس ٹیموں کو آگاہ کر سکتے ہیں تاکہ وہ مسائل کو مؤثر طریقے سے اور تیزی سے حل کر سکیں۔
پتلی فائل / کوئی فائل کے لئے کریڈٹ قابلیت
AI/ML کسی گاہک کی ساکھ کی اہلیت کا واضح نظریہ فراہم کرنے میں بھی مدد کرتا ہے، خاص طور پر جب ان کے پاس کریڈٹ کی ایک پتلی فائل ہو، کریڈٹ کی کوئی فائل نہ ہو، یا اگر ان کے پاس آمدنی کے اضافی ذرائع ہوں، جیسے کہ آج کے بہت سے جیگ اکانومی ورکرز۔
آئیے آٹوموٹو فنانس میں AI/ML کے استعمال کے مخصوص استعمال کے معاملے پر گہری نظر ڈالتے ہیں، جہاں مختلف قسم کے بالواسطہ اور براہ راست قرض دہندگان ہر سال لاکھوں نئی اور استعمال شدہ گاڑیوں کے لین دین کے لیے قرض فراہم کرتے ہیں۔
AI آٹوموٹو فنانس میں قرض کے نقائص کی نشاندہی کیسے کرتا ہے۔
کنزیومر فنانشل پروٹیکشن بیورو (CFPB) نے قرضوں کی درستگی اور کاغذی کارروائی کی دستاویزات (جسے ڈیل جیکٹس کہا جاتا ہے) کی جانچ پڑتال کی سطح کو بڑھا دیا ہے جو قرض دہندہ اور ڈیلرشپ کے درمیان ہوتا ہے۔ بہت سے معاملات میں، آڈٹ اس بات کی جانچ کرنے کے لیے ہوتے ہیں کہ آیا قرض دہندہ نے قرض کے معاہدوں میں لاگت کو غلط انداز میں پیش کیا ہے جس نے صارفین کو 2010 کے کنزیومر فنانشل پروٹیکشن ایکٹ کی خلاف ورزی کرتے ہوئے کاروں کے لیے زیادہ لاگت والے قرضے دیے ہیں۔
یہ منظر نامہ ریگولیٹرز کی تازہ ترین مثالوں میں سے ایک کی نمائندگی کرتا ہے جو نئے قوانین متعارف کروا کر یا موجودہ قوانین کو نافذ کر کے حدود کو آگے بڑھاتے ہیں جو ایسی تشریحات کا فائدہ اٹھاتے ہیں جو قرض دہندگان اور ان کی تعمیل کرنے والی ٹیموں پر انتظامی دباؤ ڈالتے ہیں۔ بہت سے قرض دہندگان جرمانے اور جرمانے کے لیے حساس رہتے ہیں جو ان کے کاموں اور نچلی خطوط کے لیے نقصان دہ ہیں۔
قرض دہندگان AI سے چلنے والے نظامی کنٹرول کے نفاذ کے ذریعے ان منظرناموں کو زیادہ سختی سے کم کر سکتے ہیں جو انہیں اس اضافی جانچ اور آڈٹ کے ماحول سے بچنے میں مدد دیتے ہیں۔ آج کا AI سے چلنے والا سافٹ ویئر قرض دہندگان کو ریگولیٹری تقاضوں کی تعمیل کرنے اور آڈٹ کے لیے تیار رہنے کے قابل بناتا ہے۔ حل ایسی پالیسیاں پیش کرتے ہیں جو واضح اور معیاری ہیں، اور قرض دہندگان کو اندرونی آڈٹ کے لیے ماڈل گورننس کی تعمیل کے ذریعے رہنمائی کی جاتی ہے جبکہ اگر ضروری ہو تو ماہر کا مشورہ اور نمونہ دستاویزات فراہم کرتے ہیں۔
AI ماڈل دستاویزات کا استعمال
آج کے AI سافٹ ویئر سے ماڈل دستاویزات میں قرض دہندگان کے لیے بنائے گئے ماڈلز میں مختلف اثرات کے خطرے کے امکانات کا ایک معیاری جائزہ شامل ہے۔ آڈیٹنگ کا عمل سہ ماہی، مقداری تفاوت اثر کے جائزے انجام دیتا ہے۔ تجزیے نسل، نسل، جنس، اور عمر (62+) پر مبنی ہیں، اور جب کہ یہ عمل نسل اور نسلی ڈیٹا اکٹھا نہیں کرتا ہے، یہ CFPB کے Bayesian Improved Surname Geocoding (BISG) پراکسی طریقہ کو استعمال کرتا ہے نسل، نسل، اور مردم شماری کے تازہ ترین ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے صنف۔
سافٹ ویئر آج ڈیٹا اکٹھا کرنے اور تجزیہ کرنے کے عمل کو آسان اور خودکار بنانے کے لیے جدید ترین AI ٹیکنالوجی کا فائدہ اٹھاتا ہے، جس کا مقصد قرضوں کو جلد سے جلد اور مؤثر طریقے سے فنڈ دینے میں مدد کرنا ہے جبکہ فنڈ کی لاگت کو کم کرنا، ابتدائی ادائیگیوں کے لیے GAP ریفنڈز پر کارروائی کی لاگت کو کم کرنا، تعمیل کو بہتر بنانا، اور غیر منصفانہ، دھوکہ دہی، یا بدسلوکی والی کارروائیوں اور طریقوں (UDAAPs) سے متعلق ریگولیٹری معاملات پر توجہ دینے کی ضرورت (MRAs) اور رضامندی کے احکام کی لاگت کو کم کرنا۔
تمام صنعتوں کے مالیاتی فراہم کنندگان کی طرح، آٹو قرض دہندگان AI/ML ماہرین نہیں ہیں، اور یہ ان کی بنیادی اہلیت نہیں ہے، اس لیے وہ آج AI/ML میں معیار کے باہر کے ماہرین کو تلاش کرنے کی اہمیت کو سمجھتے ہیں جو مدد کر سکتے ہیں۔ قرض کے ان نقائص کو پکڑنے میں مدد کے لیے قابل اعتماد شراکت داروں کو ٹیپ کیا جا رہا ہے، جہاں غیر مناسب سودوں کو نشان زد کیا جا سکتا ہے جو فنڈنگ کے لیے تیار نہیں ہیں۔ AI سافٹ ویئر فنڈرز کو مکمل سودوں پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دیتا ہے، جس سے ان کی ٹیموں کو ڈیلرز کے ساتھ کسی بھی شناخت شدہ مسائل کو فوری طور پر حل کرنے میں مدد ملتی ہے۔ یہ ڈیلر کے نقائص کے آٹومیشن کو بھی قابل بناتا ہے، کنٹریکٹ میں ٹرانزٹ کو کم کرنے کے لیے ڈیلروں کو دستاویزات میں نقائص کے بارے میں فوری طور پر مطلع کرتا ہے، اور تیزی سے سودوں کو فنڈ دیتا ہے اور تعمیل اور ریگولیٹری رسک کو کم کرتا ہے۔
یہ نوٹ کرنا بھی ضروری ہے کہ آسان قرض کے نقائص سے باہر آٹو قرض دہندگان کے لیے AI اور آٹومیشن کو تیزی سے تعینات کیا جا رہا ہے۔ قرض دہندگان کے ایگزیکٹوز کے ایک حالیہ سروے سے پتا چلا ہے کہ 63% اس سال AI اور آٹومیشن ٹیکنالوجیز کو سیکیورٹائزیشن کے لیے، 61% قرض کی خدمت کے لیے، اور 52% قرض کی پروسیسنگ اور تلاش کے لیے لاگو کرنے کا ارادہ رکھتے ہیں۔1.
جب کہ AI اور ML ابھی بھی مالیاتی خدمات فراہم کرنے والوں کے لیے اپنے ابتدائی مراحل میں ہیں، ان ٹیکنالوجیز کو اپنانے میں مسلسل اضافہ ہوتا جا رہا ہے۔ مزید اہم بات یہ ہے کہ یہ ادارے ان کے آپریشنل نچلے حصے، ملازمین کے حوصلے اور صارفین کے مجموعی تجربے پر پڑنے والے مثبت اثرات کو محسوس کر رہے ہیں۔
1: InformedIQ آٹومیشن سروے 2,500 سے زیادہ آٹو فنانس ایگزیکٹوز کو پیش کیا گیا۔ مارچ 2023
