的auto-lending行业从人工智能中获益的方式与从人工智能中获益的方式大致相同保险公司，尤其是在保险和风险管理方面。根据德勤，近5000亿美元的新贷款和租赁每年都有贷款，86%的新车购买依赖于贷款。在这篇文章中，我们讨论了人工智能初创公司如何在汽车贷款行业中促进不同的过程，以两个资金充足的初创公司为例，来说明这个领域的可能性:

• 热情的人工智能:AI-启用信用贷款人承保的软件。它ZAML产品可能会允许汽车贷款批准更多的汽车贷款申请而无需为贷款增加的风险。
• LendBuzz:一个fintech该公司主要服务于居住在美国的移民和国际学生，为他们提供汽车贷款，尽管他们在美国国内没有信用记录。

热情AI- AI-使信贷承销

热情的人工智能成立于2009年，已经筹集了2.17亿美元的资金。在2017年,他们宣布ZAML平台它结合了预测分析和自然语言处理功能。该公司称，ZAML平台可以帮助贷款人处理贷款申请，并确定申请人的风险。

使用ZAML平台，贷款人可以:

• 输入客户数据，包括金融交易，位置数据，或者从征信数据，评估信用和风险的水平。
• 识别客户数据中的财务和行为模式。然后，用户可以分析这些模式，以确定客户可能给他们的公司带来多大的风险。
• 检查自动生成的信用分数为客户并利用这些信息为依据其感知拖欠其贷款的风险水平各驱动器个性化定价。

热情AI列出了案例研究在他们的网站上，他们声称自己帮助信誉良好的金融服务减少了损失和贷款违约，同时保持了相同的支持率。声望使用Zest的解决方案，除了他们现有的承销方法。该案例研究指出，信誉银行的信贷损失下降了33%，借款人的信用评级上升了14%。

以下2分钟的视频来自Zest AI，讨论了ZAML是如何工作的。它强调了该平台如何帮助贷款人保持监管合规，同时促进承销过程:

Lendbuzz - 汽车贷款为国际学生和前爱国者

Lendbuzz是一家总部位于波士顿的金融科技公司，成立于2015年。与Zest AI向汽车贷款机构出售软件不同，Lendbuzz直接向消费者提供贷款。该公司已经筹集了超过1.5亿美元的资金，其中大部分是通过几家银行和保险公司的债务再融资筹集的;尽管如此，他们已经筹集了3000万美元的风险投资。

该公司声称，他们可以批准几乎没有信用记录或没有信用记录的申请人，而银行和更传统的金融公司则依赖FICO和其他信用评分来批准或拒绝申请人。我们写了很多关于潜在的好处是AI可能带来信贷承销在过去的文章中，对信用记录较差的申请者的录取能力无疑是其最大的贷款吸引力之一。

话虽如此，Lendbuzz却采取了一种独特的方式来营销它的软件，主要针对前爱国者和居住在美国的国际学生。这些潜在客户没有美国信用机构的信用，但他们需要购买汽车去上班或上学。

Lendbuzz声称使用申请人的背景信息，包括他们的工作经历和教育背景，来确定个人的信用价值。他们还声明使用“个人背景”;一些支持AI的保险公司将使用申请人的公共社交媒体数据来帮助确定其信用价值，而其他公司(包括Zest AI)将使用法庭出庭和逮捕的公共记录。

AI在汽车贷款中的特殊考虑

尽管预测分析似乎适合信贷承销的贷款行业，但在金融行业广泛采用这项技术之前，它可能会面临法律挑战。基于机器学习的信用模型可能会在很多方面无意中根据种族和性别等因素筛选贷款申请人，而这在美国是非法的。

问题在于，很难确定一个机器学习模型是如何做出是否批准申请人的决定的——这一点在更传统的信用模型中很容易弄清楚。政府可能会在贷款中对机器学习进行监管，以确保算法不会在不经意间“偏向”某些群体，从而使贷款机构遵守国家规定。

要了解更多关于采用人工智能进行信贷承销的挑战，包括在汽车贷款行业，请阅读我们的文章AI财务透明度。

标题图片来源:PYMNTS