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

Том Бёрн є генеральним менеджером з комерційного кредитування в nCino.

Відкрийте для себе найкращі новини та події у сфері фінтех!

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 цього зсуву є комерційне кредитування. Від процесу onboarding до оцінки ризиків — AI все глибше проникає у процеси, раніше визначені паперовою документацією 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 насправді потрібно для розкриття цінності даних.

У цьому інтерв’ю** ми почуємо від Тома Бёрна**, генерального менеджера з комерційного кредитування в nCino, який має досвід роботи як у традиційному банківництві, так і у фінтех. 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. Бёрн також чітко заявляє: використання AI у значущому контексті — це зробити існуючі дані корисними.

Повний текст інтерв’ю можна прочитати нижче!

Р: Можете трохи розповісти про свій кар’єрний шлях і як ви перейшли на посаду Генерального менеджера, EMEA & International Onboarding – Product and Engineering у nCino?

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

У 2017 році я приєднався до nCino, спочатку як керівник з доставки, а згодом став керівником продукту для регіону EMEA. З 2021 року я обіймаю посаду Генерального менеджера, EMEA – Product and Engineering.

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 фінтех, 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.

Тут відіграє важливу роль фінтех. Спершу технології зосереджувалися на потребі цифрового зберігання даних та взаємодії, звідси й 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 переглядати 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 здатність AI надавати високий рівень персоналізації клієнтам.

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

Інструменти AI також використовуються для покращення процесів, таких як оцінка кредитоспроможності, виявлення шахрайства та дотримання нормативів, зменшуючи ймовірність людських помилок і підвищуючи 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 практик кредитування і до побудови довіри з позичальниками.

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 проактивно пропонувати підтримку і зменшувати ймовірність дефолтів. Так само AI допомагає кредиторам бачити можливості для розширення бізнесу з існуючими клієнтами.

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

Т: Оскільки AI все більше використовується для виконання адміністративних завдань, я вважаю, що він стане доповненням до ролі комерційних банкірів. Це дозволить співробітникам зосередитися більше 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 визначенні, де їхній досвід найбільш потрібен.

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.
• Покращена ефективність і автоматизація: AI може автоматизувати завдання, такі як аналіз документів, їх перевірка або створення, значно зменшуючи час обробки та ручну працю, звільняючи більше часу для налагодження стосунків, що раніше витрачався 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 цифровізації обсяг даних у банках зріс експоненційно. Однак управління цими даними і забезпечення їхньої 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 допомоги клієнтам у подоланні викликів перший крок до розкриття даних — їхнє розуміння. Показуючи їм, як краще використовувати свої дані через інтелектуальну автоматизацію, вони відкривають двері до кращого аналізу, розумніших рішень і більше часу для налагодження стосунків із клієнтами.

Р: Які нові тенденції 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 все більш інтелектуальною, а складні багатоклікові завдання перетворяться на прості рішення в один клік.

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