Искусственный интеллект медленно, но неуклонно проникает во все сферы деловой деятельности и бытовых услуг. Похоже, что ИИ — это будущее технологий автоматизации и в сфере финансов. Потребительское кредитование — один из банковских сегментов, который может получить большую часть преимуществ от автоматизации ИИ , сообщает payspacemagazine.com,
Фото: freepik.com
Слово «ИИ» было произнесено несколько раз на флагманской технологической конференции CES 2024, состоявшейся в Лас-Вегасе в январе этого года. Каждый технологический гигант либо разрабатывает свои собственные инструменты искусственного интеллекта, либо инновационным образом использует существующие решения. Часто они идут в обе стороны, просто чтобы убедиться, что не отстают от своих умелых конкурентов. Что ж, мировые технологические лидеры должны знать, что они делают, хватаясь за любую возможность использовать огромный потенциал ИИ.
А как насчет финтеха? Финансовые технологии также не чураются экспериментов с ИИ. Начиная с «умных» чат-ботов для внутренней и клиентской поддержки и заканчивая выявлением сложных угроз кибербезопасности, искусственный интеллект чрезвычайно полезен профессионалам в области финансовых технологий на каждом этапе работы. В то же время его потенциал по автоматизации потребительского кредитования пока не реализован в полной мере.
Что такое потребительское кредитование?
Потребительское кредитование — это широкий всеобъемлющий термин, который описывает предоставление физическим лицам фиксированных кредитов или сумм кредита, чтобы помочь им покрыть личные финансовые потребности. Этот тип кредитования является противоположностью бизнес-кредитования или корпоративного кредитования и ориентирован на коммерческое использование денег. Потребительское кредитование включает в себя следующие финансовые продукты и услуги:
- Персональные кредиты : необеспеченные кредиты, предназначенные для различных целей, таких как консолидация долга, улучшение дома или чрезвычайные расходы.
- Автокредиты : деньги, взятые в долг на покупку транспортных средств, тогда как само транспортное средство может служить залогом по кредиту.
- Кредитные карты : возобновляемые кредитные линии, позволяющие потребителям совершать ежедневные покупки в пределах установленного лимита и со временем погашать заемную сумму. Как правило, проценты начисляются на непогашенный остаток каждый месяц, хотя существует определенный льготный период, когда дополнительные проценты не применяются.
- Ипотека : кредиты, специально предназначенные для покупки недвижимости, где сама недвижимость служит залогом. Ипотечные кредиты обычно являются долгосрочными, с фиксированной или переменной процентной ставкой.
- Студенческие ссуды : ссуды, предназначенные для помощи студентам в финансировании своего образования. У них часто есть варианты отсрочки погашения, позволяющие заемщикам завершить свое образование до погашения заемной суммы.
- Ссуды до зарплаты : краткосрочные ссуды под высокие проценты, обычно предназначенные для покрытия непредвиденных расходов человека со стабильным источником дохода. Эти кредиты погашаются из следующей зарплаты заемщика.
- Ссуды в рассрочку : Ссуды, погашаемые фиксированными регулярными частями в течение заранее определенного периода. Они могут включать потребительские кредиты, автокредиты и определенные виды финансирования мебели или бытовой техники.
- Кредит BNPL : «Купи сейчас, заплати позже» — это тип краткосрочного кредита в рассрочку, который не предполагает взимания процентов, если заемщик платит взносы вовремя.
Как ИИ может автоматизировать потребительское кредитование
Потребительское кредитование имеет несколько областей потенциальной автоматизации. Вот несколько процессов, которые можно оптимизировать с помощью искусственного интеллекта и других передовых технологий, чтобы сократить время и усилия сотрудников финансового учреждения, повысить эффективность и производительность.
Онлайн-заявка и одобрение
- Цифровые платформы . Кредиторы могут разрабатывать удобные онлайн-платформы и мобильные приложения, где заемщики могут подавать заявки на кредит 24 часа в сутки, 7 дней в неделю без лишней бумажной работы. Эти платформы могут использовать технологию искусственного интеллекта для персонализации кредитных предложений, ответов на вопросы и предоставления некоторых советов по кредиту.
- Автоматизированное принятие решений : алгоритмы искусственного интеллекта могут быстро обрабатывать и анализировать информацию о заявителях, включая кредитный рейтинг, доход и другие соответствующие факторы, чтобы принимать быстрые и последовательные решения о кредитовании и получать доступ к кредитным рискам.
Анализ данных и кредитный скоринг
- Модели машинного обучения . Новые сложные модели машинного обучения способны анализировать широкий спектр данных и прогнозировать кредитоспособность. Их возможности и скорость растут с каждым днем.
- Альтернативные источники данных . Включение нетрадиционных источников данных, таких как активность в социальных сетях, история покупок или история платежей за коммунальные услуги, может повысить точность кредитного скоринга. Алгоритмы искусственного интеллекта легко объединяют данные из различных источников, чтобы составить полную картину кредитного профиля заемщика.
KYC (Знай своего клиента) и проверка личности
- Биометрическая аутентификация . Использование биометрических данных (отпечатков пальцев, распознавания лиц) является новой нормой безопасной и эффективной проверки личности. Технология искусственного интеллекта также может помочь компаниям использовать поведенческую биометрию, анализируя модели активности клиентов, динамику нажатия клавиш и другие физические и поведенческие особенности для улучшения методов предотвращения мошенничества.
- Проверка документов : использование оптического распознавания символов (OCR) и искусственного интеллекта автоматизирует проверку и анализ официальных документов, представленных заявителями. Благодаря способности искусственного интеллекта быстро подтверждать информацию о заемщиках, заявки на получение кредита могут быть одобрены за считанные минуты, предоставляя клиентам быстрый доступ к столь необходимым финансам.
Андеррайтинг кредита
- Автоматизированные системы андеррайтинга (AUS) : системы AUS автоматически оценивают риск и определяют условия кредита на основе заранее определенных критериев. Некоторые из них включают данные социальных сетей, чтобы получить дополнительную информацию о поведении заявителя и его финансовой стабильности. Системы также используют прогнозную аналитику для выявления тенденций и закономерностей в финансовом поведении заявителя, помогая кредиторам принимать более обоснованные решения. Во всех этих случаях алгоритмы машинного обучения берут на себя анализ данных, со временем повышая их точность.
- Механизмы, основанные на правилах. Механизмы, основанные на правилах, могут использоваться для автоматизации принятия решений кредитором на основе конкретной политики и правил кредитования. Искусственный интеллект и глубокое обучение можно интегрировать в механизмы, основанные на правилах, для оценки и прогнозирования рисков, обработки сложных структур правил, оптимизации наборов правил, интерпретации и анализа неструктурированных данных, автоматического создания правил на основе закономерностей, обнаруженных в больших наборах данных, и постоянного улучшения правил принятия решений.
Управление документами
- Классификация документов . Технология оптического распознавания символов помогает извлекать соответствующую информацию из документов, сокращая необходимость ручного ввода данных, а искусственный интеллект автоматически классифицирует и систематизирует документы, представленные заявителями, обеспечивая базовый анализ извлеченных данных.
Обслуживание и мониторинг кредитов
- Автоматизированные системы погашения : сотрудникам не следует вручную проверять многочисленные отдельные условия погашения кредита, если кредиторы могут легко настроить автоматизированные системы для погашения кредита, включая прямое дебетование, со своевременными напоминаниями.
- Системы мониторинга : Организация может внедрить системы на базе искусственного интеллекта, которые постоянно отслеживают поведение и финансовое состояние заемщика в отношении расходов, чтобы обнаружить ранние признаки трудностей с погашением и, возможно, предложить помощь или гибкие условия.
Общение с клиентами
- Чат-боты и виртуальные помощники . Большинство финансовых учреждений и игроков электронной коммерции, предлагающих варианты BNPL и рассрочки, уже используют чат-боты на базе искусственного интеллекта для обработки запросов клиентов, предоставления информации и помощи в процессе подачи заявки на кредит.
- Прозрачность принятия решений . С появлением объяснимого искусственного интеллекта как внутренние, так и ориентированные на клиента чат-боты могут предоставить определенную информацию о том, как принимаются кредитные решения. Эта прозрачность необходима для соблюдения нормативных требований и завоевания доверия пользователей. Более того, они могут намекнуть на области, на которых клиентам следует сосредоточиться, чтобы улучшить свою кредитоспособность.
- Автоматические уведомления . Отправка автоматических уведомлений заемщикам о сроках платежа, выписках по счету и другой соответствующей информации повышает шансы на погашение долга. В то же время недавние исследования показали, что влияние различных форм подталкивающих сообщений варьируется в зависимости от уровня дохода заемщика. Использование ИИ может помочь банкам и финтех-компаниям экспериментировать со своими напоминаниями о платежах и настраивать их для разных сегментов клиентов, чтобы сократить количество просрочек и невыполнений обязательств.
Обнаружение мошенничества
- Поведенческая аналитика . Использование алгоритмов искусственного интеллекта для анализа поведения пользователей и выявления закономерностей, указывающих на мошенническую деятельность, значительно повышает уровень кибербезопасности организации и снижает финансовые потери. Механизмы обнаружения мошенничества, дополненные искусственным интеллектом, могут обрабатывать и анализировать больше данных в режиме реального времени, что позволяет быстро и эффективно принимать профилактические меры.
- Обнаружение аномалий : ИИ способен автоматически отмечать и расследовать необычные или подозрительные транзакции. Добавление анализа поведенческой биометрии и других факторов позволяет алгоритмам обнаружения аномалий выявлять нерегулярные модели или поведение, которые могут указывать на мошенническую деятельность, добавляя дополнительный уровень безопасности в процесс андеррайтинга.
Потребительское кредитование играет решающую роль в предоставлении финансовой поддержки физическим лицам в достижении их финансовых целей и повышении покупательной способности потребителей. Использование передовых технологий, таких как искусственный интеллект, может помочь снизить кредитные риски как для заемщиков, так и для кредиторов. Кредиторы могут автоматизировать различные процессы в своей бизнес-экосистеме, включая обнаружение мошенничества, общение с клиентами, андеррайтинг кредитов, анализ заявок, управление документами, принятие решений, KYC, кредитный скоринг и многое другое.
В то время как традиционные кредиторы оценивают такие факторы, как кредитная история, доход и соотношение долга к доходу, чтобы определить кредитоспособность заемщика и условия кредита, внедрение ИИ помогает учитывать дополнительные факторы, такие как электронная коммерция и офлайн-покупки. история платежей за коммунальные услуги и даже активность в социальных сетях, чтобы повысить точность прогнозов погашения и расширить круг потенциальных заемщиков.
Источник payspacemagazine.com