Як штучний інтелект змінює комерційне кредитування - Інтерв'ю з Томом Байном

Том Байрн** — генеральний директор з комерційного кредитування в nCino.**

Дізнайтеся про найважливіші новини та події у фінтеху!

Підписуйтеся на розсилку FinTech Weekly

Читають керівники JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna та інших компаній

Штучний інтелект вже не є концепцією майбутнього у фінансах.

Однією з найяскравіших сфер, де ця зміна помітна, є комерційне кредитування. Від процесу onboarding до оцінки ризиків — AI все глибше проникає у процеси, раніше визначені паперовою роботою та довгими термінами. Обіцяють швидше схвалення, розумніші рішення та більше часу для банкірів, щоб зосередитися на стосунках.

Але залишаються питання — особливо щодо справедливості, прозорості та того, що потрібно для розкриття цінності даних.

У цьому інтерв’ю** ми почуємо від Тома Байрна**, генерального директора з комерційного кредитування в nCino, який має досвід роботи як у традиційному банківництві, так і у фінтеху. Сьогодні він зосереджений на тому, як комерційні банки можуть використовувати дані та інтелектуальну автоматизацію для покращення процесу кредитування — і надання кращого сервісу.

Розмова торкається всього — від пояснюваного AI до того, чим займуться комерційні банкіри у найближчі роки. Байрн також чітко заявляє: використання AI у значущому контексті — це зробити корисними існуючі дані.

Повний текст інтерв’ю можна прочитати нижче!

Р: Можете трохи розповісти про свій кар’єрний шлях і як ви перейшли на посаду Генерального директора з продукту та інженерії для EMEA та міжнародного onboarding у nCino?

Т: Перед приєднанням до nCino я працював у сфері управління відносинами та доставкою проектів у Lloyds Banking Group, де керував впровадженням різних цифрових трансформаційних проектів у комерційному банку.

Я приєднався до nCino у 2017 році, спочатку як керівник з доставки, а згодом став керівником продукту для регіону EMEA. З 2021 року обіймаю посаду Генерального директора з продукту та інженерії для EMEA.

Нещодавно я звузив свою сферу відповідальності до onboarding, зосереджуючись на можливостях управління життєвим циклом клієнтів у фінансових установах регіону EMEA — покращуючи процеси onboarding у платформі nCino.

На практиці це означає оснащення установ процесами, даними, автоматизацією інтелекту та зв’язками для оптимізації onboarding як у цифрових, так і у людських каналах, змінюючи спосіб управління критичними активностями для нових і існуючих клієнтів.

Р: Маючи досвід роботи як у традиційному банківництві, так і у фінтеху, які найбільші відмінності ви помітили у тому, як технології формують комерційне кредитування?

Т: Традиційні банки орієнтовані на відносини, зосереджені на тому, щоб приносити цінність своїм клієнтам і допомагати їм досягати фінансових цілей. До епохи цифрової трансформації інструментами були чекові книжки. Тепер банки інвестували значні кошти у цифрові фронтенди, що полегшують клієнтам банкінг у будь-який час і будь-де. Однак, банкам досі важко перенести ці ж операційні неефективності та ручні процеси у бек-офіс.

Саме тут відіграє важливу роль фінтех. Технології спершу зосереджувалися на потребі цифрового зберігання даних та взаємодії, що й дало термін «хмарне банківництво».

Зараз, використовуючи робочі процеси, створені на хмарній інфраструктурі, фінтех покращує дані банків за допомогою AI та аналітики даних. Наступна еволюція робить процеси для кредитних офіцерів легшими — вони можуть швидко аналізувати великі обсяги даних, зібраних під час onboarding, і перетворювати їх у легкі для інтерпретації аналізи.

Це підвищує ефективність існуючих процесів, дає уявлення про кроки, що раніше вимагали ручних досліджень, і повертає цінний час банкам для зосередження на клієнтах.

Р: AI трансформує багато аспектів фінансових послуг. З урахуванням вашого досвіду, які найважливіші зміни AI приніс у комерційне кредитування за останні роки?

Т: AI швидко змінює багато аспектів комерційного кредитування. Одним із найбільших змін є те, наскільки AI дозволив кредиторам надавати високий рівень персоналізації своїм клієнтам.

Обладнавши співробітників інструментами для врахування унікальних цілей і обставин клієнта, AI робить процес схвалення швидшим і пропонує клієнтам складні рішення — ще більше покращуючи досвід клієнта.

Інструменти AI також використовуються для покращення процесів, таких як оцінка кредитоспроможності, виявлення шахрайства та дотримання нормативів, зменшуючи ймовірність людських помилок і забезпечуючи більшу впевненість клієнтів.

У nCino ми унікально здатні впроваджувати інновації AI на ринок у революційний спосіб, допомагаючи установам розкривати свої дані для створення цінності. Завдяки широкому спектру платформи ми бачимо безліч можливостей для автоматизації та вбудовування інтелекту у процеси.

Р: Зростає занепокоєння щодо упередженості у моделях кредитування на основі AI. Як ви забезпечуєте справедливість і прозорість при інтеграції AI у процеси кредитування?

Т: Це питання, яке ми постійно обговорюємо у nCino. Найкращий спосіб усунути упередженість — застосовувати пояснювані моделі AI, які є ключем до запобігання несправедливих кредитних практик і формування довіри з боку позичальників.

При правильному використанні AI може підвищити справедливість у процесі кредитування через різні механізми. Наприклад, AI може аналізувати альтернативні типи даних, такі як онлайн-транзакції, щоб оцінити кредитний ризик позичальників, які часто мають низький кредитний рейтинг або відсутність кредитної історії.

За допомогою передових прогнозних аналітичних можливостей AI може прогнозувати майбутні фінансові труднощі позичальників, що дозволяє кредиторам заздалегідь пропонувати підтримку і зменшувати ймовірність дефолтів. Так само AI допомагає кредиторам бачити можливості для розширення бізнесу з існуючими клієнтами.

Р: Оскільки AI все більше бере на себе адміністративні та операційні завдання, як ви бачите розвиток ролі комерційних банкірів у найближчі роки?

Т: Оскільки AI дедалі більше використовується для виконання адміністративних завдань, я вважаю, що він стане доповненням до ролі комерційних банкірів. Це дозволить співробітникам зосередитися на своїх клієнтах і зміцнювати ці стосунки.

Застосовуючи AI для більш ручних і трудомістких завдань, ми, ймовірно, побачимо зростання кількості залучених клієнтів і підвищення задоволеності клієнтів. Крім того, співробітники стануть глибоко спеціалізованими, а AI-інсайти допомагатимуть їм у тих сферах, де їхня експертиза найбільш потрібна.

Я бачу чотири основні сфери, у яких AI покращить роботу комерційних банків:

*   Інтелектуальні рішення: використовуючи великі обсяги даних, зібраних банками, інтелектуальні рішення на базі AI можуть створювати та налаштовувати продукти відповідно до конкретних потреб і планів зростання кожного позичальника.
*   Розумна оцінка ризиків: AI може аналізувати великі обсяги фінансових і нетрадиційних даних (наприклад, новинні статті, соціальні мережі), щоб створювати більш точні та цілісні кредитні профілі. Це веде до більш розумного ціноутворення кредитів і зменшення ризиків.
*   Виявлення шахрайства: AI може виявляти шахрайські заявки та підозрілі дії у реальному часі, захищаючи кредиторів від потенційних фінансових втрат.
*   Підвищена ефективність і автоматизація: AI може автоматизувати завдання, такі як аналіз документів, їх перевірка або створення, значно скорочуючи час обробки і ручну працю, звільняючи більше часу для налагодження стосунків, раніше витраченого на ручні процеси.

Р: Які найбільші виклики ви стикалися при впровадженні AI-рішень у кредитуванні, і як ви їх подолали?

Т: Дані керують банківською індустрією, і з розвитком цифрових технологій кількість даних, якими володіють банки, зросла експоненційно. Однак управління цими даними і забезпечення їх корисності — це виклик.

При використанні чистих даних AI може надати цілісне уявлення про клієнта, що дозволяє отримати глибше розуміння і зменшити кредитні втрати, знизити витрати на моніторинг і підвищити продуктивність.

Злагоджене управління фронт- і бек-офісами з чистими даними може значно підвищити ефективність для співробітників і покращити досвід клієнтів. Але ці покращення можливі лише тоді, коли установи запитують: «Як я можу отримати більше даних?», замість «Як я можу створити цінність із уже наявних даних?».

З досвіду подолання викликів, з якими стикалися наші клієнти, перший крок до розкриття даних — їх розуміння. Навчивши їх краще використовувати свої дані через інтелектуальну автоматизацію, ми відкриваємо двері до кращого аналізу, розумніших рішень і більше часу для налагодження стосунків із клієнтами.

Р: Які майбутні тренди або інновації в AI, на вашу думку, матимуть найбільший вплив на майбутнє комерційного кредитування?

Т: З еволюцією AI від прогнозних і генеративних моделей до агентних рішень, автоматизація стане ще більш інтелектуальною, а складні багатоклікові завдання перетворяться на прості одноклікові рішення.

Зростаючий попит на цифрові рішення показує, що споживачі вже не задоволені універсальними послугами. Щоб залишатися конкурентоспроможними, фінансові установи все більше зосереджуватимуться на управлінні відносинами.