人工智慧如何重塑商業貸款——與Tom Byrne的訪談

Tom Byrne** 是 nCino 商業貸款部門的總經理。**

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人工智慧在金融領域已不再是未來的概念。

其中一個最明顯的轉變領域是商業貸款。從客戶啟動到風險評估，AI 正逐步深入那些曾由繁瑣文件和長時間流程所定義的作業。其承諾是更快的批准、更智慧的決策，以及銀行家能專注於關係的更多時間。

但仍有許多問題——尤其是關於公平性、透明度，以及真正釋放數據價值所需的條件。

在這次訪談中，我們聽取了 Tom Byrne，nCino 商業貸款部門的總經理，他擁有傳統銀行與 金融科技 的雙重經驗。如今，他專注於如何利用數據與智能自動化來改善貸款決策——並提供更優質的服務。

對話內容涵蓋從可解釋的 AI 到未來幾年商業銀行家將扮演的角色。** Byrne 也明確表示：以有意義的方式使用 AI，關鍵在於讓現有數據變得有用。**

你可以在下方閱讀完整訪談！

R：能否分享一下你的職業旅程，以及你是如何轉型成為 nCino 亞歐及國際啟動——產品與工程部總經理的？

T： 在加入 nCino 之前，我曾在 Lloyds 銀行集團從事關係管理與交付工作，負責多個數位轉型專案在商業銀行的推行。

我於 2017 年加入 nCino，最初擔任交付主管，之後成為亞歐地區的產品主管。自 2021 年起，我一直擔任亞歐地區的總經理，負責產品與工程。

近期，我將範圍轉向啟動，專注於金融機構在亞歐地區的客戶生命週期管理機會——提升 nCino 平台內的啟動流程。

實務上，這意味著為金融機構提供流程、數據與智慧自動化，以及連結性，來簡化其啟動流程，無論是數位渠道還是人工渠道，改變他們管理新客戶與既有客戶的關鍵活動方式。

R：你曾在傳統銀行與金融科技公司工作，對於科技如何塑造商業貸款，你觀察到最大的差異是什麼？

T： 傳統銀行以關係為本，專注於為客戶帶來價值，幫助他們達成財務目標。在數位轉型之前，主要工具是支票簿。如今，銀行大量投資於數位前端，讓客戶能隨時隨地進行銀行業務。然而，銀行仍然難以將這些操作上的低效率與手動流程帶到後端。

這正是金融科技扮演重要角色的地方。科技最初著重於解決數據存儲與互動的數位化需求，也就是所謂的「雲端銀行」。

如今，利用在雲端基礎設施上建立的工作流程，金融科技正透過 AI 和數據智慧來提升銀行的數據應用。這一下一代的演進，使得貸款專員能更輕鬆審查在啟動客戶時所捕捉的大量數據，並將其整合成易於解讀的分析結果。

這不僅提升了現有流程的效率，也提供了對原本需要手動研究的步驟的洞察，並為銀行贏得寶貴時間，專注於客戶。

R：AI 正在改變金融服務的許多層面。根據你的經驗，近年來 AI 在商業貸款方面帶來的最大變革是什麼？

T： AI 正迅速改變商業貸款的多個層面。其中一個最大變革是 AI 讓貸款人能提供高度個性化的服務。

透過提供員工所需的工具，以應對客戶的獨特目標與情況，AI 不僅讓批准時間更快，也能為客戶提供更先進的解決方案——進一步提升客戶體驗。

AI 工具也被用來改善信用評估、詐騙偵測與合規流程，降低人為錯誤的可能性，並為客戶提供更高的確定性。

在 nCino，我們獨特的優勢在於能以顛覆性的方式將 AI 創新推向市場，幫助金融機構釋放數據價值。由於平台範圍廣泛，我們看到許多機會可以在流程中嵌入自動化與智慧。

R：偏見在 AI 驅動的貸款模型中越來越受到關注。你如何確保在融入 AI 進行貸款決策時的公平性與透明度？

T： 這是我們在 nCino 不斷思考的問題。消除偏見的最佳方式是採用可解釋的 AI 模型，這對於防止不公平的貸款行為與建立借款人信任至關重要。

正確使用時，AI 的整合可以通過多種機制提升貸款的公平性。例如，AI 可以分析替代數據類型，如線上交易，以評估那些因信用分數低或缺乏信用歷史而處於劣勢的借款人信用風險。

透過其先進的預測分析能力，AI 能預測借款人未來的財務困難，讓貸款人能提前提供支援，降低違約風險。同樣地，AI 也能幫助貸款人發現與現有客戶合作擴展業務的機會。

R：隨著 AI 接管行政與操作任務，你認為未來商業銀行家的角色會如何演變？

T： 隨著 AI 越來越多地用於執行行政任務，我們將其視為對商業銀行家角色的補充。這將使員工能更專注於客戶，並加強這些關係。

當 AI 被用於更多手動、耗時的任務時，我認為銀行與客戶的互動將增加，客戶滿意度也會提升。此外，我相信員工將變得更為專業化，AI 驅動的洞察將引導他們將專長用在真正需要的地方。

我認為 AI 將改善商業銀行運作的四個核心領域：

*   智能解決方案：利用銀行收集的大量數據，AI 驅動的智能解決方案能建立並定制產品，以符合每個借款人的特定需求與未來成長計畫。
*   更智慧的風險評估：AI 能分析大量金融與非傳統數據（如新聞、社群媒體），建立更準確且全面的信用檔案，從而實現更佳的貸款定價並降低風險。
*   詐騙偵測：AI 能即時偵測詐騙申請與可疑活動，保護貸款人免受潛在財務損失。
*   提升效率與自動化：AI 能自動化文件分析、驗證或生成等任務，大幅縮短處理時間與手動努力，讓銀行能將更多時間用於關係建立，而非繁瑣流程。

R：在推行 AI 驅動的貸款解決方案時，你遇到的最大挑戰是什麼？你又是如何克服的？

T： 數據是銀行業的核心，隨著銀行數位化程度提高，數據量也呈指數成長。然而，管理這些數據並確保其可用性是一大挑戰。

當數據乾淨且高質量時，AI 能提供客戶的全貌快照，進而產生更深入的洞察，幫助降低信用損失、減少監控成本並提升生產力。

將前後台數據對齊，並確保數據乾淨，能大幅提升員工效率並改善客戶體驗。但若金融機構只問「我如何獲得更多數據」，而非「我如何從已有數據中創造價值」，這些效率提升就難以實現。

我們幫助客戶克服的第一步是理解他們的數據。透過智慧自動化，教導他們更有效地利用數據，開啟更佳分析、更聰明的解決方案，以及更多時間來建立客戶關係。

R：展望未來，你認為哪些新興的 AI 趨勢或創新將對商業貸款產生最大影響？

T： 隨著 AI 從預測與生成模型演進，代理解決方案將越來越多被應用，智慧自動化也將把複雜的多點操作轉變為簡單的一鍵解決方案。

數位解決方案需求的增加，顯示消費者已不再滿足於一刀切的服務。為了保持競爭力，金融機構將越來越重視關係管理。