L'intelligence artificielle dans les prêts financiers

Je me souviens des années 90 quand je voulais avoir une maison
prêt et il m'a fallu 3 mois pour terminer le processus de fournir tous
les copies papier de mes revenus, déclarations de revenus, identité
preuves puis banque vérifié ma solvabilité et fourni l'approbation.

Aujourd'hui, tout le monde a une sorte de prêts comme
prêt à domicile, prêt automobile, prêt pour l'éducation, prêt à deux roues ou même prêt à l'achat
appareils comme HD TV et réfrigérateur.

Comment évaluent-ils votre solvabilité? Là
sont autant de cas de défaillants, qui ne cesse d'augmenter et donc établi
les banques ou les prêteurs cherchent constamment des moyens d'améliorer les rendements ou
identifier de manière proactive les risques.

Les prêteurs prennent traditionnellement des décisions basées sur un
pointage de crédit du demandeur de prêt un nombre à trois chiffres obtenu à partir de crédit
des bureaux tels que TransUnion, Experian et Equifax. Mais ces crédits
les scores sont basés uniquement sur les antécédents de crédit et ne tiennent pas compte des riches
données disponibles, ce qui peut potentiellement donner aux prêteurs l'accès aux points de données
variés comme les achats en ligne, la force des liens sociaux et des voyages
modèles Quand on regarde ces données de manière holistique, les prêteurs peuvent obtenir une complète
image des emprunteurs potentiels et peuvent améliorer considérablement leur capacité à
prédire les défauts de paiement.

Aujourd'hui la transformation numérique a tout changé. Alors que le taux d'intérêt et les frais de clôture
sur les prêts sont encore des considérations primordiales, la rapidité, la simplicité, la transparence
et le service client de l'ensemble du processus est important.

Comme le pouvoir d'achat parmi millennials &
gen Z continue d'augmenter, ils ont tendance à acheter des biens et acquérir des actifs
cela apportera de la stabilité et générera de la richesse.

La possibilité de vendre croisé à ces clients
les produits de crédit entraînent une part importante des nouveaux prêts. La différence pour un
premier client numérique est qu'ils font leurs achats en ligne et peuvent sélectionner un
fournisseur alternatif basé sur la bonne combinaison de coût et de facilité de
processus.

Intelligence artificielle est utilisé aujourd'hui, pour
déterminer la solvabilité de ceux qui n'ont pas d'antécédents de crédit comme
étudiants ou immigrants, etc. Il contribue également à améliorer l'expérience client par ex.
en montrant le montant du prêt pré-approuvé. AI rend les approbations de prêt rapides et faciles,
réduire les coûts d'exploitation et ces économies peuvent ensuite être étendues aux clients
la forme de taux inférieurs. L'intelligence artificielle peut traiter de grandes quantités de
des données que les souscripteurs humains ne pourraient tout simplement pas comprendre.

L'apprentissage automatique rationalise le processus,
réduit considérablement la probabilité d'erreurs et réduit considérablement la
le temps qu'il faut pour approuver un prêt et décaisser des fonds à l'emprunteur,
améliorer l'expérience client.

AI & Machine learning aide également à détecter
fraude en comparant le comportement des clients avec les données de base des clients normaux
et supprimer les valeurs aberrantes.

Aujourd'hui, à part le pointage de crédit et le revenu,
les prêteurs se penchent également sur l'empreinte numérique, les données de paiement d'autres
sources, l'histoire des achats, la réputation professionnelle de LinkedIn et d'autres
sources.

C'est ce qu'on appelle l'approvisionnement de données alternatif. le
utilisation de l'apprentissage automatique pour analyser ces données alternatives dans les prêts et les crédits
Notation va soulever quelques préoccupations de confidentialité, éthiques et juridiques.

L'avenir du crédit numérique réduira le
la friction associée au processus d'emprunt, en éliminant la paperasserie et
déplacer toutes les étapes du parcours client vers un site en ligne et mobile
aptitude. L'IA et l'apprentissage automatique deviendront partie intégrante de la finance
prêt.

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