Tekoäly rahoituksessa: Lainausprosessin modernisointi

Talous Yhteiskunta

Lainausteknologian ja siihen liittyvän alustaekosysteemin strateginen modernisointi on tulevaisuuden suuntaus. Lainanhakijat haluavat ratkaisuja nopeasti löytääkseen parhaat joustavat lainat, joten rahoituslaitosten on pystyttävä vastaamaan heidän tarpeisiinsa.

Tekoälypohjaisten ratkaisujen yleistyminen tekee ihmeitä asiakaslähtöisissä prosesseissa ja parantaa muita kuin asiakaskeskeisiä prosesseja. Siirtämällä sisäiset prosessit mikropalveluarkkitehtuuriin ja ulkoistamalla nämä palvelut, pankit antavat kolmannen osapuolen kehittäjille mahdollisuuden kehittää ja nopeuttaa innovaatioita.

Uuden teknologian ja digitaalisten työkalujen ansiosta viimeiset pari vuotta ovat avanneet kaupallisia luotonantomahdollisuuksia uuspankkien tai vain digitaalisten pankkien tasaisen kasvun myötä. Pankit ovat siirtymässä joustavaan mikropalveluarkkitehtuuriin, joka korvaa monoliittiset sovellukset. Toimiala käy läpi useita muutoksia, jotka mullistavat koko lainanantoprosessin.

Avoin pankkitoiminta on lupaava teema ja lainatalouden uusi tulevaisuus. Se on konsepti, jossa kolmannen osapuolen sovellusrajapinnat (API) voivat käyttää tietoja ja prosesseja virtaviivaistamaan lainahakemusten käsittelyä.

Nykyaikaiset lainanantajat syventävät ymmärrystään asiakkaistaan ​​tekemällä syvempää analyysiä heidän kassavirroistaan ​​ja toimintatavoistaan, reaaliajassa. API-ohjatut prosessit on integroitu, mikä parantaa merkittävästi KYC:n ja AML:n tehokkuutta

Strategisten käyttötapausten tunnistaminen tiettyjä tuloksia varten

Pankkien ja lainayhtiöiden astuessa ultradigitalisoinnin seuraavaan vaiheeseen tekoälyn (AI) ja siihen liittyvien teknologioiden, kuten ML:n, OCR:n, NLP:n ja NLG:n, edistyminen on mahdollistanut tämän digitalisoinnin laajemmassa mittakaavassa. Useat yritykset investoivat kaksinkertaisesti seuraavan sukupolven lainojen käsittelyyn ja organisointiin. Yhteistyössä oikeiden toimittajien ja sovellusasiantuntijoiden kanssa yritykset kehittävät kotimaisia ​​ratkaisuja ja määrittelevät lainausprosessin uudelleen kokonaisuudessaan.

Organisaatiot virtaviivaistavat prosesseja ottamalla käyttöön vaiheittaisia ​​ratkaisuja huolellisesti tutkimalla ja tunnistamalla strategisia käyttötapauksia tiettyjä tavoitteita varten, jotka tuottavat tiettyjä tuloksia.

Käytännön tapoja nykyaikaistaa lainausta

Kun AI-pohjaiset innovatiiviset ratkaisut integroidaan järjestelmään, se tallentaa tietopisteitä koko asiakaspolulta asiakkaan käyttöönottoon, KYC:stä edistyneeseen ja automatisoituun vakuutusmaksuun ja lainaperintojen oikea-aikaiseen maksamiseen.

Tekoälyllä on merkittävä rooli asiakkaiden segmentoinnissa ja profiloinnissa, mikä mukauttaa asiakkaiden käyttöönottoprosessin liiketoimintatavoitteisiin. Henkilökohtaisia ​​kokemuksia kuratoidaan näiden teknologioiden avulla tiedonkeruun avulla, mikä auttaa tunnistamaan mahdollisuuksia muiden tuotteiden ja palveluiden ristiin myyntiin. AI auttaa pankkeja korjaamaan käyttöönottoprosesseissa olevat puutteet välittömästi. Jos asiakas esimerkiksi on ahkera maksamaan maksuja ajoissa ja uskollinen yritykselle, pankit voivat myöntää hänelle kanta-asiakaspisteitä ja lähestyä häntä muilla tuotteilla.

Asiakasmatkan seuraaminen kaikkien kosketuspisteiden läpi on digitalisaation ydin ja merkittävä erottamispiste.

Luottorajan kasvattaminen luottotietoprofiloinnin avulla

Luottoyhtiöt käsittelevät säännöllisesti riskejä, ja luottopäätökset toimivat suojana, jonka tarkoituksena on erottaa huono riski liiketoimintayhtälöstä. Perinteisesti luottoyhtiöt käyttivät monimutkaisia ​​tilastollisia malleja, jotka ottavat huomioon useita muuttujia luotonhakijan profiilin mukaan. Tämä liittää riskiasteen lainaan, joka edustaa yrityksen liiketoimintasääntöjä todellisessa maailmassa. Luottopäätökset, kun ne tehdään manuaalisesti, vievät paljon aikaa, eivätkä ne täytä liiketoiminnan tarpeita nykypäivän toimintaympäristössä.

Ennustavat tiedonlouhintamallit, tekoälyn luottopisteet ja automaatio ovat muuttaneet käytäntöjä. Digitaalisen lainausalan edelläkävijät hyödyntävät asiakkaiden digitaalisten jalanjälkien strukturoitua ja strukturoimatonta dataa saadakseen lisätietoa koneoppimisesta luottopisteytykseen käyttämällä tekniikoita, kuten tukivektorikoneita, kokonaisoppimista ja hybridigeneettisiä algoritmeja. Prosessien automatisointi on valtava askel, joka on jo valmis tietojen noutoa, varastointia, käsittelyä sekä kokonaisvaltaista lainatarjousta ja luottorajojen korotuksia koskevien päätösten tekemistä varten.

Takauksen automaatio

Tuodakseen järjestelmään tarkkuutta ja tehokkuutta, pankit voivat tehostaa sääntöihin perustuvaa vakuuksien käsittelyä koneoppimismalleilla. Nämä ML-mallit päivittävät itseään jatkuvasti arvioidessaan asiakastietoja ja heidän luottokelpoisuuttaan. Seuraamalla tätä oppimisprosessia pankki voi jalostaa näitä malleja ja hallita paremmin luottopäätösmenetelmiään.

Tekoälymallit voivat auttaa lainanantajia keräämään enemmän tietoa fyysisistä asiakirjoista ja tietovarastoista, jotka eivät aiemmin olleet käytettävissä tiedonlouhintaan. Oikeiden luottopäätösten tekeminen edellyttää pääsyä oikeisiin tietoihin näiden päätösten tekemiseksi. Näin tekoäly ja automaatiovetoinen luotonanto muuttavat lainaamista.

Automaatio lisää tätä päätösprosessia. Luotonantajat voivat vapautua ikävistä osaprosesseista, kuten luottoriskipisteiden arvioimisesta ja kaikkien hakemusten manuaalisesta tarkistamisesta. Hän tekee saman ponnistelun, eikä käytä aiempia tietoja nopeampaan päätöksentekoon. Lainanantajat voivat muokata sääntöjä ja päivittää malleja varmistaakseen tasapainoisen yhdistelmän ihmisen ja automatisoitujen prosessien välillä.

Luotonannon muutoksen strategiset pilarit

AI Opportunity Landscape Research osoittaa, että tekoälytoimittajat keräävät noin 15 prosenttia pankkialan pääomasijoituksista lainaratkaisuihin. Lainan arvo riippuu asiakkaan vakuuksien arvon, tulevan inflaation ja taloudellisen kehityksen ennusteiden arvioinnista. Tekoäly analysoi kaikki nämä datapisteet yhdessä ja luo prosessiautomaation kanssa johdonmukaisia ​​päätöksiä.

Tulosten, aikataulujen, menestysmittausten ja viestintäkanavien määrittäminen

Ensimmäinen askel kohti hyvin muotoiltua tekoälystrategiaa ja onnistumisen varmistamista on tavoitteiden tunnistaminen ja parannusten tekeminen. Kaiken muuttaminen automatisoiduksi päivässä ei ole varteenotettava vaihtoehto. Ratkaisut on otettava käyttöön vaiheittain oikeita kanavia pitkin parhaan tehokkuuden saavuttamiseksi.

Ketteryyttä toiminnassa

Muutos ei tapahdu yhdessä yössä. Ratkaisujen käyttöönotossa ei ole lineaarista lähestymistapaa. Kun tavoite on tunnistettu ja tulos on asetettu, pankkien on oltava ketteriä toimissaan. Kouluttamalla työvoimaa, lisäämällä tiedonkulkua ylhäältä alas ja alhaalta ylös ja rakentamalla infrastruktuuria päivittäin voi nähdä muutosten toteutuvan onnistuneesti.

Ulkoistettu vs. sisäinen päätös

Laaja teknologiainfrastruktuuri on mahdotonta kaikille pankeille ja lainayhtiöille kerralla. Kun ongelma-alueet on tunnistettu ja tavoitteet asetettu, olisi viisaampaa ryhtyä toimittajakumppanuuksiin ja ottaa kolmannen osapuolen apua tarvittavan teknisen kehyksen luomiseen. Tämä on sekä kustannustehokasta että energiatehokasta.

Keskittyminen toteutukseen

Strategia ja suunnittelu ovat puoli työtä. Oikea-aikainen toteutus on seuraava iso asia, joka vaatii koko organisaation osallistumisen prosessiin. Helpota koulutusta esimerkiksi järjestämällä työpajoja ja luentoja ottaaksesi askeleen kohti onnistunutta toteutusta ja tulosten saavuttamista.

Hallintomekanismit ja toimintamallit

Ennen ratkaisujen toteuttamista pankkien ja lainayhtiöiden tulee käydä läpi vaatimustenmukaisuus- ja sääntelytarkastukset, jotta vältytään tulevilta ongelmilta.

Markkinat ovat nykyään siirtymässä kohti pay-per-use-konseptia. Olitpa sitten yritys, joka haluaa tarjota ketteriä lainaratkaisuja tai asiakas, joka haluaa saada parhaat lainanhakupalvelut käyttöönsä,  tekoälyn avulla on mahdollista kehittää innovatiivisia rahoitusratkaisuja, jotka vastaavat nykypäivän liiketoiminnan tarpeita.

Lainavolyymin hallinta ja tehokkaampi vakuustoiminta

Asiakkaat etsivät nopeita ja hyviä ratkaisuja. Mikäli yrityksesi ei pysty tarjoamaan parhaita ja nopeimpia ratkaisuja, markkinoilla on useita muita vaihtoehtoja, jotka vain odottavat saadakseen uuden asiakkaan. Kun kysyntää on paljon, teknologia auttaa nopeampaan lainanhallintaan aina käsittelystä ja hakemuksen hyväksynnästä lainan maksamiseen asti.

Hidas ja tehoton vakuusprosessi on merkittävä kannustin ottamaan tekoälyyn perustuvaa teknologiaa nopeammin käyttöön. Kun pankit ja rahoituslaitokset käsittelevät monimutkaisia ​​luottoriskejä, tekoäly ja automaatio auttavat tuomaan ratkaisut nopeasti pöytään.

 

Kuvan lähde: 

One thought on “Tekoäly rahoituksessa: Lainausprosessin modernisointi

  1. Upstart on tehnyt, ja harmittavan paljon ottanut pörsisssä kuokkaan kun lainoille ei löytynytkään riittävästi jälkimarkkinoita vaan lainat jäivät osittain AI-puljun omaan taseeseen.

    Sinänsä fiksu idea mutta enemmän se yleinen korkomarkkina taitaa määrätä pelin hengen.

Vastaa

Related Posts

Sijoittaminen

Osakeseurannan päivitys

https://www.sinisaariconsulting.com/StockAnalysisTool.html

Tuloksista on n. 40% tullut ja päivitetty (Earnings Season Summary). Samalla päivitän 2023 ja 2024 ennusteet (Estimates).

Tähänastisista tuloksista suurin osa on mennyt odotusteni mukaan. Positiivisia

WP Twitter Auto Publish Powered By : XYZScripts.com