Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

Искусственный интеллект (ИИ) используется в различных аспектах нашей жизни, и каждый день нас окружают компании, технологии и устройства, использующие ИИ. Вы разблокируете свой телефон с помощью распознавания лиц, социальные сети персонализируют ваши каналы, спам отфильтровывается из вашего почтового ящика, а банковские системы определяют, были ли ваши последние покупки мошенническими. 2020 год войдет в историю как ключевое время цифровой трансформации. В 2021 году то, что до недавнего времени казалось новым, захватывающим и прогрессивным, теперь становится нормой.

У финансовых учреждений, центральных банков, финтех-компаний и поставщиков платежных услуг по всему миру не было иного выбора, кроме как быстро перевести операции в онлайн, чтобы не отставать от постоянно меняющегося мира. Цифровые технологии — это новая операционная модель, а искусственный интеллект — ключ к успеху в финансовом секторе. Крупные банковские и финансовые учреждения рано осознали преимущества ИИ и успешно внедрили эту технологию для различных целей.

  • Revolut использует машинное обучение, чтобы защитить вас от мошенничества, используя огромные объемы платежных данных для выявления ненормальной активности, которая отличается от обычного поведения пользователей.
  • Эрика, ИИ-сотрудник Национального банка Америки, является цифровым финансовым помощником и уже обслужила более 7 миллионов клиентов и обработала более 50 миллионов запросов.
  • MyBank предоставил кредит более чем 16 миллионам малых предприятий в Китае, используя свою модель 310 с искусственным интеллектом, 3-минутную онлайн-заявку, 1-секундное принятие решения и нулевое вмешательство человека.

Методы искусственного интеллекта

Машинное обучение — главная движущая сила ИИ. Проще говоря, машинное обучение берет большие объемы данных — известные как «большие данные» — и учится выявлять закономерности. Это позволяет прогнозировать будущие результаты, а также раскрывать другие сведения о данных.

Статистические методы используются для создания алгоритма анализа данных, выявления шаблонов, преобразования этих шаблонов в правила и определения или будущих прогнозов.

Он имеет возможность обнаруживать тенденции и закономерности на основе исторических данных, которые могут быть слишком сложными или тонкими для людей, чтобы их можно было идентифицировать, а программистам — для кодирования. Эта способность обнаруживать и анализировать такие шаблоны данных или отношения отличает алгоритмы на основе ИИ от традиционных алгоритмов.

Кредитование на основе искусственного интеллекта

Банки, кредитные союзы, строительные общества и небанковские кредиторы должны проверить свои кредитные процессы на будущее. Клиенты не примут ничего, кроме удобных, безопасных и простых в использовании цифровых услуг. Миллениалы, в частности, все чаще предпочитают цифровые каналы физическому визиту в отделение или звонку по телефону, и уже испытывают скорость и удобство цифровых взаимодействий, управляемых искусственным интеллектом, в других сферах своей жизни.

Кредитование по своей сути является проблемой данных, что делает его естественным образом подходящим для моделей и алгоритмов машинного обучения. Машинное обучение дает кредиторам лучшее представление о платежеспособности заемщика, работая с историческими наборами данных и более сложными расчетами, чем традиционные модели. В то время как традиционный андеррайтинг фокусируется на кредитных рейтингах и данных о доходах, автоматизированные модели могут включать более широкий набор альтернативных данных, используя Open Finance для автоматизации сбора и обработки данных. Дополнительные источники данных дают больше информации о людях и компаниях с установленной кредитной историей, но они также могут быть особенно полезны для определения кредитоспособности без традиционной кредитной истории.

Хотя большинство заявок на получение кредита рассматриваются андеррайтером-человеком, некоторые кредиты могут быть одобрены или отклонены автоматически на основе пороговых значений, установленных кредитором. Практические применения ИИ в кредитовании включают:

  • Ускорение процессов сбора данных и онлайн-заявок благодаря автоматизированному сбору, извлечению и проверке данных.
  • Последовательные, прозрачные и быстрые решения
  • KYC, ID&V и обнаружение мошенничества, включая мошенничество с идентификацией и проверку документов
  • Аналитика данных в реальном времени и прогнозирование бизнес-процессов

Преимущества кредитования с помощью ИИ

Использование ИИ оказывает положительное влияние на кредитора, поскольку сокращает время и усилия, затрачиваемые на создание, регистрацию и андеррайтинг. Автоматизированные модели машинного обучения быстрее и точнее оценивают риск заемщика. Онлайн-кредиты обеспечивают более эффективное самообслуживание для заемщика, а заявки обрабатываются за считанные секунды, а не дни, с помощью решений на основе искусственного интеллекта.

В Luna Connect мы верим, что будущее финансовых услуг для организаций любого размера — это беспрепятственный цифровой опыт, а онлайн-рост требует более быстрых и эффективных решений. ИИ является ключевым элементом в достижении этого будущего и ядром нашей программной платформы, используемой компаниями, предоставляющими финансовые услуги, для эффективного роста в Интернете при одновременном снижении операционных расходов.

Хотите узнать больше? Свяжитесь с нами по адресу [email protected] или нажмите ниже, чтобы запланировать демонстрацию.

Запланировать демонстрацию Luna Connect ››