銀行業(yè)的舊時代可能在短短幾年內(nèi)就已經(jīng)一去不復返了，這要歸功于我們目前目睹的所有最新技術(shù)發(fā)展。您不再愿意進入銀行，討論您需要與銀行家討論的所有事情，并希望您的貸款獲得批準（特別是如果您知道銀行家或第三方為您的可信度提供擔保。）好吧，那些日子已經(jīng)一去不復返了。尖端技術(shù)告訴銀行誰是良好的信用候選人，誰更準確地滿足要求。FICO 被開發(fā)為最可靠的信用評級系統(tǒng)之一。這個信用評級系統(tǒng)是使用當時可用的最復雜的算法開發(fā)的，直到今天仍然受到廣泛信任。但銀行業(yè)仍將以驚人的速度增長。新技術(shù)徹底改變了貸款和貸款管理實踐。但接下來會發(fā)生什么？下面我們將深入討論這個話題。

機器學習和人工智能提升銀行業(yè)的能力

人們通常將“機器學習”和“人工智能”混為一談，他們常常認為它們是一回事。但是，兩者有明顯的區(qū)別。要廣泛描述人工智能，您必須將其視為復制人類認知過程的計算機科學的一個子集。這種能力通過學習、模式識別和解決問題得到幫助.但是，機器學習是使用 AI 的特定應用。讓我們以一個經(jīng)常使用表格的行業(yè)為例，例如貸款申請。通過機器學習，計算機現(xiàn)在能夠?qū)W習它們以及它應該期望什么類型的答案。借助視覺識別，在審查不同類型的表格和信息時，它還可以減輕處理者和承銷商的任務.在這種情況下，加工商和承銷商的手動任務得到緩解，使他們能夠從事更高價值的活動。在銀行業(yè)環(huán)境中，機器學習使人員能夠?qū)Ｗ⒂诒３值盅毫鞒痰恼＿M行，并在文件審查和其他冗余任務上花費更少的時間。自動化使貸方和銀行能夠更多地關(guān)注客戶體驗，而不是比較來自各種標準化表格的數(shù)據(jù).機器學習和人工智能真正偉大的地方在于，這些技術(shù)能夠?qū)W習不同的任務并將它們結(jié)合起來，直到滿足非常具體的流程和需求。最相關(guān)的例子是系統(tǒng)被“訓練”以查看兩個工資單并確定每兩周向客戶支付的金額。該系統(tǒng)隨后能夠以數(shù)學方式計算年度補償，并將其與應用程序上的補償進行比較。

人工智能和機器學習幫助銀行減少抵押貸款流程的時間

對于申請人和貸方來說，主要關(guān)注的問題之一是抵押過程可以多快完成。在人工智能和機器學習的背景下，批準抵押貸款申請所需的時間顯著減少。不僅可以輕松完成抵押貸款審批流程，而且個人貸款審批流程也可以在幾天內(nèi)完成。自動化任務有助于分析表格，工作人員只需審查和解決計算機識別的可能異常。

貸方和銀行正在迅速發(fā)現(xiàn)人工智能的成本效益。借助技術(shù)提供的這種好處，可以從抵押貸款過程中縮短天數(shù)。貸方和銀行機構(gòu)將能夠非常有效地降低其運營成本，同時在相同的時間內(nèi)處理更多的申請。最后，機器學習將提升這些玩家的競爭力和盈利能力。機器學習提供的另一個優(yōu)勢人工智能是他們避免延誤并促進員工推進抵押和貸款流程的能力，使他們能夠在某些事情不遵循預先制定的計劃時盡早采取行動。例如，如果系統(tǒng)注意到借款人的賬戶上有大筆存款，它將讓分配給申請的抵押貸款專家要求澄清文件和信息。

對行業(yè)就業(yè)產(chǎn)生積極影響

通常，當工作場所提出人工智能和機器學習的話題時，員工不可避免地會開始擔心自己的工作安全性以及技術(shù)是否可以取代它們。但在這種情況下，更好的技術(shù)只意味著那些多余的任務將從員工的工作描述中消除，能夠有效且成功地處理那些價值更高的任務。這意味著員工或抵押貸款專家將能夠更好地交付，消費者將對某個抵押貸款運營商或貸方的服務更加滿意。但是，該行業(yè)的員工將看到自己被迫學習新的技能。這將使他們能夠更好地適應和適應新的技術(shù)范式。在銀行業(yè)，這些能力將使所有參與者都能夠降低成本。

人工智能在借貸管理過程中提供的其他優(yōu)勢

降低成本和加快貸款審批流程并不是人工智能提供的唯一優(yōu)勢。以下是技術(shù)為該特定領(lǐng)域的所有參與者提供的其他幾個好處的列表。

• 減少信用損失；
• 降低代理追索風險；
• 減少維修費用；
• 降低盡職調(diào)查成本；
• 更高的定向收入；
• 更好的風險調(diào)整邊際；
• 更少的欺詐損失；
• 減少核銷。

最后的想法

消費貸款行業(yè)肯定受到人工智能和機器學習的指導和支配。這些修改處理各種任務的方式以及這些技術(shù)提供的更高準確率當然是由于修改了抵押和貸款流程，同時提高了消費者的滿意度。從降低成本到簡化運營，當我們想到人工智能和借貸管理流程時，我們只能期待有益的結(jié)果。