具自主性的人工智能驱动信用评估流程：战略蓝图

Bhushan Joshi，Dr Manas Panda，Raja Basu

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由摩根大通、Coinbase、黑石、Klarna 等高管阅读

金融服务行业正经历范式转变，生成式AI（GenAI）和自主AI系统正在重新定义业务流程——信用决策就是其中之一。银行现在正采用由AI驱动的系统，提升预测准确性，同时自动化复杂的工作流程。本文探讨了如何在信用评估过程中战略性部署GenAI和自主AI，显著提高效率和自动化水平，同时应对治理、风险和合规方面的考虑。

GenAI优势：智能数据增强

数据是信用评估的生命线。银行和金融机构使用逻辑模型和启发式模型评估大量数据元素。随着GenAI的出现，这一过程实现了飞跃，GenAI模型具备评估非结构化数据的能力，生成有价值的洞察。提前生成模拟场景的合成数据也是评估过程中的一个关键变化。

GenAI模型擅长解析非结构化信息，将其转化为结构化数据。这一能力使得提取关键属性成为可能，例如收入一致性、还款不一致、就业数据、可支配支出等，从而在承销评估中提供关键洞察。

合成数据生成是GenAI模型提供的一项能力，可用于稳健的建模和验证。这有助于缓解边缘案例中的数据稀疏问题。AI模型可以用来定义极端场景，加入更细致的标准——如流动性缓冲、收入波动等——并用合成数据进行验证。这些保护隐私的数据增强模型的泛化能力和对尾部风险的韧性。

多模态GenAI系统可以标记不一致之处——如申报收入、税务记录、银行对账单等之间的不匹配，通过比对实现。这些手动耗时的活动可以通过改进的合规性加快，检测差距并提升数据完整性。

自主AI：协调自主工作流程

虽然多模态GenAI系统促进数据完整性、创建和验证极端场景，但自主AI网络引导着自主工作流程。

自主AI进一步提升评估流程，具备对离散任务的自主决策能力。由多个专家代理组成的自主AI网络，能够同时执行多项离散任务。身份验证、文档检索与验证、指标评估、外部数据验证、信用局检查、心理测评分析等，都可以由专业代理同时完成。每个代理都设有明确目标、成功指标和升级协议，使流程更快、更准确。

该自主网络强制执行业务逻辑，调用预测模型，并根据置信阈值自动路由申请，动态实现流程自动化。例如，低置信度的决策或异常标记会自动升级给人工承销员，并通过消息系统发送提醒以采取行动。同时，自主系统可以主动监控申请，检测矛盾点，并启动补救机制。类似地，如果申请人的信用档案进入灰色区域，可以自动触发二次审核、请求补充文件或引入人工干预。

案例：一家大型全球银行最近实现了从客户邮件到案件管理的全自动流程——注册案件、调用工作流、状态跟踪和沟通——将处理时间缩短到原来的一半。

此外，NLP能力使代理能够与申请人实时对话，澄清歧义、收集缺失数据、总结下一步措施——支持多语言和语音交互。这减少了摩擦，提高了完成率，特别是对服务不足、犹豫的客户群体。

混合架构：平衡准确性与可解释性

GenAI和自主AI技术在设计流程和架构方面不断创新——提升效率的同时平衡结果的准确性和可解释性。结合自主AI与GenAI模型的混合架构，通过更丰富的数据增强预测能力，并提高监管透明度。结合AI代理还增强了系统的鲁棒性和无缝自动执行能力。

GenAI可以生成反事实解释——“假设”场景，展示申请人如何改善贷款资格，而自主系统则可以收集结果数据、整理极端案例，并启动再训练周期。这种带有更清洁数据集和合理极端场景的自适应自学习过程，提升了客户贷款资格评估的准确性。

行动呼吁：构建可信赖的AI系统以实现更准确的评估

评估贷款资格是一个复杂过程，影响客户体验和长期业务关系。在重新设计流程时，应牢记以下关键建议：a）引入人工在环架构，以提升决策的可追溯性和可解释性；b）正确识别并映射决策结果与相关特征，解决可解释性和审计问题；c）实施责任AI的守则和操作保障措施，如基于角色的访问控制、升级矩阵等，以增强流程韧性。

结论

信用决策流程正处于转折点，GenAI和自主AI重新定义业务流程——使借贷生态系统更高效、更具韧性。那些在设计、治理和数据模型方面投入的金融机构，将在智能承销的新时代中占据领导地位。