2023年人工智能和机器学习如何被金融贷款机构使用

人工智能（AI）和机器学习（ML）技术继续扩展其应用、用途和对贷款机构和金融机构的益处。由于其成熟度和采用率的提高，AI/ML正在帮助解决复杂问题，产生积极的投资回报率（ROI）跨各个业务部门。

大多数金融服务提供商和贷款机构承认，他们正在将这些技术部署到整个业务中，以支持风险管理、减少贷款起始部门的摩擦、收入和验证控制、欺诈减少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降低使用AI/ML的信用成本，实现实时透明度、提高金融包容性和改善合规性。以下是金融机构在2023年如何利用AI/ML的一些关键用例：

对话式聊天机器人

对话式聊天机器人帮助贷款机构以更对话式的方式与客户交互。消费者希望获得与领先的科技公司（如亚马逊、Netflix和Lyft）相同水平的客户服务。AI驱动的聊天机器人和虚拟助手为客户提供24/7的帮助，包括账户余额和最近交易等信息。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，金融机构很难将客户情绪融入他们的大数据和自动化平台中。如今，领先的贷款机构可以访问大量关于其客户的数据，但历史上，很大一部分数据是非结构化的，计算机难以理解。然而，AI可以分析客户的沟通并实时确定他们所表达的情绪。这些系统可以提醒贷款机构的客户服务团队，以便他们能够有效地解决问题。

薄文件/无文件信用度

AI/ML还可以帮助提供对客户信用度的更清晰的了解，特别是当他们有薄文件或无文件信用记录时，或者他们有补充性收入来源（如许多今天的零工经济工人）。

让我们更详细地看一下AI/ML在汽车金融中的一个特定用例，其中各种间接和直接贷款机构每年为数百万辆新旧车辆交易提供贷款。

AI如何识别汽车金融中的贷款缺陷

消费者金融保护局（CFPB）已经增加了对贷款准确性和贷款机构与经销商之间的文件文档（称为交易夹）的审查。许多情况下，审计发生以调查贷款机构是否可能在贷款协议中误导了成本，这可能会将客户置于高成本的汽车贷款中，违反2010年消费者金融保护法。

这个场景代表了监管机构最近的例子，他们通过引入新的法律或执行现有的法律来推动边界，这些法律的解释给贷款机构和他们的合规团队带来了行政压力。许多贷款机构仍然容易受到不利于其运营和底线的罚款和处罚。

贷款机构可以通过实施AI驱动的系统控制来更严格地减轻这些情况，这些控制可以帮助他们避免这种额外的审查和审计环境。今天的AI驱动软件使贷款机构能够遵守监管要求并做好审计准备。这些解决方案提供了明确和标准化的政策，并在内部审计中为贷款机构提供了模型治理合规的指导，同时提供专家建议和示例文档（如果必要的话）。

使用AI模型文档

今天的AI软件的模型文档包括对模型中差异性影响风险的潜力进行的定性评估。审计过程每季度执行定量的差异性影响评估。这些分析基于种族、民族、性别和年龄（62岁以上），虽然该过程不收集种族和民族数据，但它使用CFPB的贝叶斯改进姓氏地理编码（BISG）代理方法来确定种族、民族和性别，使用最近的普查数据。

该软件利用先进的AI技术来简化和自动化数据的收集和分析过程，目标是帮助贷款机构尽可能快速和高效地提供贷款，同时降低资金成本，降低提前还款的GAP退款处理成本，提高合规性，并降低与不公平、欺骗性或滥用行为（UDAAPs）相关的监管事项（MRAs）和同意令的成本。

与所有行业的金融服务提供商一样，汽车贷款机构并不是AI/ML的专家，这也不是他们的核心竞争力，因此他们理解找到外部AI/ML专家的重要性，这些专家可以帮助他们。值得信赖的合作伙伴正在被招募来帮助识别这些贷款缺陷，在那里不适合资金的不当交易可以被标记出来。AI软件允许资金提供者专注于完整的交易，使他们的团队能够快速解决经销商提出的任何问题。它还可以自动化经销商缺陷，立即通知经销商关于文档缺陷，以减少合同在运输中的时间，快速提供资金，并降低合规性和监管风险。

还需要注意的是，AI和自动化正在被越来越多地用于汽车贷款机构，除了简单的贷款缺陷之外。最近对贷款机构高管的一项调查发现，63%的受访者计划今年实施AI和自动化技术用于证券化，61%用于贷款服务，52%用于贷款处理和发现¹。

虽然AI和ML仍处于金融服务提供商的初期阶段，但这些技术的采用率继续增长。更重要的是，这些机构正在意识到AI对其运营底线、员工士气和整体客户体验的积极影响。

1：InformedIQ自动化调查向2500多名汽车金融高管提出；2023年3月