2023 年金融贷款机构将如何使用人工智能和机器学习

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术的应用范围、用途和为贷方和金融机构带来的好处不断扩大。由于这种成熟度和不断扩大的采用率，人工智能/机器学习正在帮助解决高度复杂的解决方案，从而在各个业务领域产生积极的投资回报率。

大多数金融服务提供商和贷方承认，他们正在整个业务中部署这些技术，以支持风险管理、减少贷款发放部门的摩擦、收入和验证控制、减少欺诈以及合规和审计流程等领域。

最终，金融服务提供商继续努力利用人工智能/机器学习降低信贷成本，以实现实时透明度、更大的金融包容性和更高的合规性。 以下是金融机构在 2023 年如何利用人工智能/机器学习的一些关键用例：

会话聊天机器人

对话式聊天机器人帮助贷方以更加对话的方式与客户互动。 消费者希望获得与亚马逊、Netflix 和 Lyft 等领先科技公司相同水平的客户服务。 人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助理为客户提供 24/7 的许多项目帮助，例如账户余额和最近的交易。 最令人印象深刻的是，这些聊天机器人使客户能够使用对话语言发送资金。

客户情绪分析

多年来，金融机构一直难以将客户情绪融入其大数据和自动化平台。 当今领先的贷方可以访问大量有关其客户的数据，但从历史上看，很大一部分数据都是非结构化的，计算机难以理解。 然而，人工智能可以分析客户的沟通内容并实时查明他们表达的情绪。 这些系统可以提醒贷方客户服务团队，以便他们能够更有效、更快地解决问题。

薄文件/无文件的信用度

人工智能/机器学习还有助于更清晰地了解客户的信用度，特别是当他们的信用档案薄弱、没有信用档案，或者他们有补充收入​​来源时，例如当今的许多零工经济工人。

让我们仔细看看在汽车金融中使用人工智能/机器学习的具体用例，其中各种间接和直接贷款机构每年为数百万辆新车和二手车交易提供贷款。

人工智能如何识别汽车金融中的贷款缺陷

消费者金融保护局 (CFPB) 加强了对贷款人和经销商之间发生的贷款和文书文件（称为交易夹）的准确性的审查。 在许多情况下，审计的目的是调查贷方是否在贷款协议中歪曲了成本，从而可能违反 2010 年《消费者金融保护法》向客户提供高成本汽车贷款。

这一场景代表了监管机构通过引入新法律或执行现有法律来突破界限的最新例子之一，这些法律利用了对贷方及其合规团队施加行政压力的解释。 许多贷方仍然容易受到罚款和处罚，这对其运营和利润不利。

贷款人可以通过实施人工智能驱动的系统控制来更严格地缓解这些情况，帮助他们避免这种额外的审查和审计环境。 当今的人工智能软件使贷方能够遵守监管要求并做好审计准备。 这些解决方案提供清晰、标准化的政策，并指导贷款人通过模型治理合规性进行内部审计，同时在必要时提供专家建议和样本文件。

使用AI模型文档

当今人工智能软件的模型文档包括对为贷方构建的模型中不同影响风险的可能性进行的定性评估。 审计流程每季度进行一次定量的不同影响评估。 这些分析基于种族、民族、性别和年龄 (62+)，虽然该过程不收集种族和民族数据，但它确实采用了 CFPB 的贝叶斯改进姓氏地理编码 (BISG) 代理方法来分析种族、民族、和性别使用最新的人口普查数据。

如今，该软件利用先进的人工智能技术来简化和自动化收集和分析数据的过程，目的是帮助尽可能快速、高效地为贷款提供资金，同时降低资金成本，降低处理提前还款的 GAP 退款的成本，提高合规性，并降低与不公平、欺骗或滥用行为和做法 (UDAAP) 相关的监管事项 (MRA) 和同意令的成本。

与所有行业的金融提供商一样，汽车贷款机构不是 AI/ML 专家，这也不是他们的核心能力，因此他们了解当今寻找 AI/ML 方面的优质外部专家提供帮助的重要性。 我们正在聘请值得信赖的合作伙伴来帮助发现这些贷款缺陷，其中可以标记尚未准备好融资的不当交易。 人工智能软件使资助者能够专注于完整的交易，使他们的团队能够快速解决经销商发现的任何问题。 它还可以实现经销商缺陷的自动化，立即通知经销商文档缺陷，以减少在途合同，并更快地为交易提供资金并降低合规和监管风险。

还需要注意的是，除了简单的贷款缺陷之外，人工智能和自动化越来越多地应用于汽车贷款机构。 最近对贷款机构高管的一项调查发现，63% 的机构计划今年实施人工智能和自动化技术用于证券化，61% 的机构用于贷款服务，52% 的机构用于贷款处理和查找¹.

虽然人工智能和机器学习对于金融服务提供商而言仍处于起步阶段，但这些技术的采用仍在不断增长。 更重要的是，这些机构正在意识到它对其运营利润、员工士气和整体客户体验产生的积极影响。

1：向超过 2,500 名汽车金融高管进行了 InformedIQ 自动化调查； 2023 年 XNUMX 月