自动化贷款处理和承销是不是在银行和金融服务的新概念行业。贷款人一直面临压力，减少内部贷款处理和周转相关的成本和时间。
贷方已经尝试了自动化部分的贷款过程，包括客户细分、贷款批准、贷款监控和自动贷款定价。这些尝试是基于简单规则的软件程序，这些程序是根据信用评分等指标建立的，用来决定贷款是否会被批准。
这些系统采取在少数数据变量（通常约为10-20），使贷款审批的决定。在不确定性的情况下，软件会自动推迟到人的信贷员。
人工智能系统可以帮助贷款人识别和跟踪更多的变量，从而建立一个更准确的客户财务状况的图像。可以认为，掌握客户的更多信息可以帮助承销商了解申请人是否有可能拖欠贷款。
AI系统可能会被应用到贷款趁现在可以贷款的客户信息。在努力了解人工智能技术正在由领先的贷款部署，我们采访了安瓦尔Ghauche和卡洛斯·帕索斯SparkCognition。
据Ghauche和帕索斯，参与贷款的过程相互连接，而或许应该从贷款发放的全过程自动化监测还款。
即使银行提高了贷款审批流程的周转时间，只有当他们到达正确的客户，这反过来又意味着他们的定价需要优化他们将增加价值。许多贷款人往往有一些过程，而其他均手工完成部分自动化。
贷款机构正开始使用人工智能来提高贷款流程的效率，这超出了传统软件的能力。在谈到人工智能的破坏领域目前在自动贷款处理和承销时，Gauche表示:
一旦企业已经开发出自动贷款模式（非AI），他们需要做的是监控给出了贷款并监督这些贷款的违约和拖欠率最终加时赛他们会调整这些规则，以降低承保量。贷款人已确定两两件事可以在这个过程中得到改善
- 有很多的外部信息可以是有用的评估个体的信用
- 如果您可以将自动贷款性能的分析与批准贷款的系统连接起来，那么您可以优化系统，以更少的违约率提供更多的贷款。
在这篇文章中，我们击穿优势AI系统可能会提高贷款流程等常见的用例方面带来放款。我们使用基于我们Ghauche和帕索斯为目的的对话的结构如下：
- AI为评估商业信誉
- AI对整体贷款过程自动化
欲了解更多关于如何机器学习可以自动贷款过程中，下载SparkCognition的白皮书。
我们首先AI如何能够帮助增加价值，从供应商的信用评分的努力。
AI的资信评估
AI可以潜在地帮助金融机构确定借款人的信用和降低使用预测分析和自然语言处理贷款违约。
虽然传统的软件模型可以跟踪一些变量来确定信用评分，机器学习模型可以被训练使用成千上万的数据变量从创建信用评分客户信息例如社交媒体帖子、地理位置、浏览活动和其他数据点。人工智能软件可以帮助贷款人利用所有这些数据，更有效地识别数据中的哪些数据点和模式与最有可能和最不可能偿还贷款的借款人类型相关。
通过这种方式，贷款人可以预测那些几乎没有信用记录或没有信用记录的客户的信誉度，这对于基于规则的引擎来说可能是困难的。由于银行家历来厌恶风险，这些引擎中的规则通常非常保守，漏掉了几个潜在客户:
自动贷款处理和保险现在已经有一段时间了。它开始了小额贷款，信用卡和个人贷款，但今天我们甚至可以看到他们在汽车贷款和抵押贷款。
现在，ML是在未来以取代那些刚性以规则为基础的传统车型，因为它们更可扩展性和能与更多的信息进行更新。该系统可以通过自动调整规则得到更好的随着时间的推移。
虽然信用评分提供了一种客观的方式来确定一个人的信用价值，但它们可能无法帮助那些没有信用记录的人。人工智能可以帮助贷款申请人获得他们通常无法获得的贷款。
AI应用程序正在使用的贷款，以吸引团体客户提供传统的低信用记录，如千禧年或客户在发展中国家。
AI厂商提供的产品，可以考虑到客户的FICO评分，教育，SAT成绩，GPA，研究领域的水平和作业历史，使用机器学习来预测一个人的信誉。
承销贷款涉及大量数据处理工作，而AI软件开始大干一场的应用，如自动文件数字化。但今天大多数贷款人只有基本的信息验证系统和人类的承销商仍然审查大多数贷款申请。
银行家可能会试图通过收紧贷款审批规则来控制损失，但这也会导致更多的错误否定，潜在客户可能会被排除在外。
与传统软件相比，替代的数据来源可以帮助提供一个人工智能系统，帮助更有效地自动化承销过程。
AI对整体贷款过程自动化
贷款机构希望增加来自客户申请的贷款批准数量，同时降低贷款违约风险，或至少确保不发生重大变化。
机器学习的解决方案和自动化的机器学习平台，如SparkCognition的达尔文，可能是在发展中自我学习系统，以更有效地管理贷款流程的每个部分有用。
销售和营销
AI系统可以帮助银行识别可能购买他们的产品适合的客户。一些软件使用无监督的机器学习集群大量的客户信息到有意义的细分，银行可以用它来针对合适的客户。
举例来说，AI软件可以与谁前已经还清贷款，然后培训，以识别哪些新客户适合的轮廓类似客户的信息供给。
贷款批准
贷款审批流程通常是希望提高收入的银行面临的最大障碍。AI软件和autoML软件可以自动阅读客户的申请，生成他们的信用评分，并提示是否应该批准贷款。在软件无法做出决定的情况下，会向人类贷款人员发出警报。
虽然因为AI工具不产生这种能力，使用AI的优点是假阳性和假阴性病例数可能会比传统的软件来减少。
我们采访的专家也认为，追踪和监控贷款拖欠和违约的过程可能会受益于人工智能的升级。人工智能模型可以持续跟踪所有的收入支付，并预测贷款违约分数，随着时间的推移而更新。
如果客户被确定为高风险违约，软件就会通知信贷员，以便与客户进行沟通，制定出不同的交易方案。Ghauche补充了以下关于人工智能如何帮助贷款绩效监控的见解:
贷款人意识到他们有成本压力，他们不希望有大型的呼叫中心和大型的手工承销团队，他们需要减少他们的呼叫数量。这就是使用人工智能进行自动承保的地方。
使用autoML这些公司可以跟踪贷款，以更好的性能和通报降低自动化贷款处理吧。
如果有足够的历史贷款业绩和客户数据，AI软件还可以预测最优化的兴趣可能是什么为每一个客户。该信息还可以被用来跟踪其客户群体似乎具有最低的违约率或组是在默认的高风险。
客户体验
另外一个额外的好处，使用人工智能技术进行自动化贷款处理和承销可能是更好的客户体验。虽然AI软件可以帮助减少用于贷款处理的时间和建议的价格是最方便的特定客户，该客户从不必等待漫长的贷款批准前获得，这在某些情况下几乎是瞬间。
总结思考
从长远来看，机器学习系统的优势对于技术的早期采用者来说可能是显著的。即时回报可能仍然是有限的，因为软件学会了随着时间的推移更好地完成任务。将整个贷款流程自动化可能会为贷款机构带来成本和时间上的双重好处，这可能有助于它们在未来保持竞争力。
我们预计，机器学习将在未来更频繁地应用到信用评分过程中的银行和金融机构之间。
这在很大程度上是由于，拥有保守的基于规则的贷款批准系统的银行，并没有利用大量的潜在客户池进行抵押贷款、产品付款计划和信用卡，而这些客户没有任何真实的信用历史。
尽管人工智能系统现在已经开始被借贷者使用，但是这种用例仍然很糟糕。这些类型的人工智能项目需要时间、数据科学资源和大量的资本来进行集成，而这些系统的好坏通常取决于设置它们的人。读者可能会注意到，这些人工智能应用程序是新的，还没有经过全面测试。
在某些情况下，人工智能算法可以被训练出一个理想的输出结果，而不必让软件真正理解贷款处理中的底层逻辑。这可能导致银行与供应商合作，部署一个不能帮助识别正确类型客户的解决方案。
银行可能会发现，即使在使用机器学习时，利用客户的数字足迹(购买历史、应用程序使用、搜索历史、社交媒体活动等)，贷款批准可能也不会立即显著高于传统软件。机器学习集成需要以微调算法的形式对新数据进行维护和维护。
人工智能有可能破坏借贷的潜力，让那些公司，充分利用它有效地提供基于风险的定价，增加审批，并降低风险。通过在贷款空间比较慢，但风险为重点的领导者在银行和其他贷款相关的行业可能集中在自动化风险相关的流程，贷款和贷款包括：其创新的翅膀。
这篇文章由SparkCognition赞助，根据我们的《透明》杂志进行写作、编辑和出版Emerj赞助内容指南。了解更多关于实现我们的AI-专注于执行我们的观众Emerj广告页面。
标题图片来源：FinTech新闻
