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

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

Дізнайтеся про найкращі новини та події у фінтех-сфері!

Підписуйтеся на розсилку FinTech Weekly

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

Штучний інтелект більше не є концепцією майбутнього у фінансах.

Однією з найвидиміших сфер цього зсуву є комерційне кредитування. Від процесів 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 Байрна**, генерального директора з комерційного кредитування в nCino, який має досвід роботи як у традиційному банківництві, так і у фінтех-сфері. 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 полягає у тому, щоб 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 директора з роллю керівника з onboarding у регіоні EMEA та міжнародного продукту і інженерії в nCino?

Т: Перед приєднанням до nCino я працював у сфері управління відносинами та доставкою проектів у Lloyds Banking Group, де керував впровадженням різних проектів цифрової трансформації 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 регіону 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: Враховуючи досвід роботи у традиційному банківництві та фінтеху, які найбільші різниці ви помітили у тому, як технології формують комерційне кредитування?

Т: Традиційні банки орієнтовані на стосунки, 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. 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, 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 забезпечувати високий рівень персоналізації для клієнтів.

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

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 ключовими для запобігання несправедливих практик кредитування і для формування довіри з позичальниками.

При правильному використанні інтеграція AI потенційно може підвищити справедливість у процесах 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 передбачати майбутні фінансові труднощі позичальників, що дозволяє кредиторам проактивно пропонувати підтримку і зменшувати ймовірність дефолтів. Так само AI допомагає виявляти можливості для існуючих клієнтів розширювати співпрацю з установою.

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 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 глибше спеціалізуватися, а інтелектуальні інсайти, отримані за допомогою AI, допомагатимуть їм у застосуванні їхньої експертизи там, де вона справді потрібна.

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

*   Інтелектуальні рішення: використовуючи великі обсяги даних, які збирають банки, 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 скорочуючи час обробки і 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 вам вдалося їх подолати?

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 з чистими даними 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 клієнтський досвід. Але ці покращення можливі лише тоді, коли установи запитують не «як отримати більше даних», а «як створити цінність із уже наявних даних».

Огляд викликів, з якими ми допомогли нашим клієнтам подолати, починається з розуміння даних. Навчивши їх краще використовувати свої дані через інтелектуальну автоматизацію, вони відкривають двері до кращого аналізу, розумніших рішень і більшого 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 все 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 стосунками.