人工智能如何重塑商业贷款——访Tom Byrne

汤姆·伯恩 是 nCino 商业贷款的总经理。

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由摩根大通、Coinbase、黑石、Klarna 等高管阅读

人工智能在金融领域已不再是未来的概念。

其中最明显的变化之一是在商业贷款领域。从客户引导到风险评估，人工智能正逐步深入那些曾由繁琐文书和漫长周期定义的流程。其承诺是更快的审批、更智能的决策，以及银行家有更多时间专注于客户关系。

但仍存在一些问题——尤其是关于公平性、透明度，以及真正释放数据价值所需的条件。

在本次访谈中，我们听取了 nCino 商业贷款总经理汤姆·伯恩的看法，他拥有传统银行和金融科技的双重经验。如今，他专注于帮助商业银行利用数据和智能自动化改善贷款决策——并提供更优质的服务。

对话内容涵盖了从可解释的人工智能到未来几年商业银行家将扮演的角色等方方面面。伯恩还明确表示：以有意义的方式使用人工智能，关键在于让现有数据变得有用。

你可以在下方阅读完整访谈！

R：能否分享一下你的职业发展历程，以及你是如何转型为 nCino 负责欧洲、中东和非洲地区（EMEA）及国际引导——产品与工程总经理的？

T： 在加入 nCino 之前，我曾在劳埃德银行集团从事关系管理和交付工作，负责多个商业银行的数字化转型项目的实施。

我于2017年加入 nCino，最初担任交付负责人，随后成为欧洲、中东和非洲地区的产品负责人。自2021年以来，我一直担任EMEA地区的总经理，负责产品与工程。

最近，我将工作重点转向引导，专注于金融机构在EMEA地区的客户生命周期管理机会——通过优化 nCino 平台的引导流程。

实际上，这意味着为机构提供流程、数据与智能自动化，以及连接性，帮助它们在数字和人工渠道中简化引导流程，改变其管理新客户和现有客户关键活动的方式。

R：你在传统银行和金融科技公司都工作过，观察到技术在塑造商业贷款方面最大的差异是什么？

T： 传统银行以关系为基础，专注于为客户创造价值，帮助他们实现财务目标。在数字化转型之前，工具主要是支票簿。现在，银行大量投资数字前端界面，让客户可以随时随地办理银行业务。然而，银行在将这些操作效率和手工流程带到后台方面仍然存在困难。

这正是金融科技发挥重要作用的地方。技术最初旨在解决数据存储和交互的数字化需求，这也催生了“云银行”的概念。

如今，利用云基础设施建立的工作流程，金融科技通过人工智能和数据智能增强银行的数据能力。这一演变使贷款官更容易审查在引导客户时捕获的大量数据，将其整合成易于解读的分析结果。

这不仅提高了现有流程的效率，还提供了对原本需要手工调研的步骤的洞察，为银行赢得了宝贵的时间，专注于客户。

R：人工智能正在改变金融服务的许多方面。根据你的经验，近年来人工智能在商业贷款方面带来了哪些最重要的变化？

T： 人工智能正在迅速改变商业贷款的多个方面。其中最大的一项变化是人工智能使贷方能够为客户提供高度个性化的服务。

通过为员工配备应对客户独特目标和情况的工具，人工智能加快了审批速度，同时为客户提供了更为复杂的解决方案——进一步提升客户体验。

人工智能工具还被用于改善信用评估、欺诈检测和合规等流程，减少人为错误的可能性，为客户提供更高的确定性。

在 nCino，我们有独特的优势，将人工智能创新带入市场，以帮助机构释放数据价值。鉴于平台的广度，我们看到许多自动化和嵌入智能的机会，能够极大地提升流程效率。

R：偏见在基于人工智能的贷款模型中日益成为关注焦点。你如何确保在将人工智能融入贷款决策时的公平性和透明度？

T： 这是我们在 nCino 一直在思考的问题。消除偏见的最佳方式是采用可解释的人工智能模型，这对于防止不公平的贷款行为和建立借款人信任至关重要。

正确使用时，人工智能的整合可以通过多种机制增加贷款的公平性。例如，AI可以分析诸如线上交易等替代数据，评估那些信用评分低或没有信用历史的借款人的信用风险。

凭借其先进的预测分析能力，AI可以预测借款人未来的财务困难，帮助贷方提前提供支持，降低违约风险。同样，AI还能帮助贷方发现与现有客户合作的机会，扩大业务。

R：随着人工智能接管行政和运营任务，你认为未来商业银行家的角色会如何演变？

T： 随着人工智能越来越多地被用来完成行政任务，我们将其视为对商业银行家角色的补充。这将使员工能够更专注于客户，巩固关系。

随着人工智能被用于更多手工、耗时的任务，我认为银行接触的客户数量会增加，客户满意度也会提升。此外，我相信员工会变得更加专业化，人工智能驱动的洞察将引导他们在真正需要专业知识的地方发挥作用。

我认为人工智能将改善商业银行运营的四个核心领域：

*   智能解决方案：利用银行收集的大量数据，基于人工智能的智能解决方案可以定制产品，满足每个借款人的具体需求和未来增长计划。
*   更智能的风险评估：AI可以分析大量财务和非传统数据（如新闻、社交媒体），创建更准确、更全面的信用档案，从而实现更合理的贷款定价，降低风险。
*   欺诈检测：AI可以实时检测欺诈申请和可疑活动，保护贷方免受潜在财务损失。
*   提高效率与自动化：AI可以自动化文档分析、验证或生成等任务，大幅缩短处理时间和减少人工努力，为关系维护腾出更多时间，取代之前用于手工流程的时间。

R：在实施基于人工智能的贷款解决方案时，你遇到的最大挑战有哪些？你是如何克服的？

T： 数据驱动着银行业，随着银行数字化程度的提高，数据量也呈指数增长。然而，管理这些数据并确保其可用性是一大挑战。

当数据干净且高质量时，人工智能可以提供客户的全景视图，带来更深入的客户洞察，潜在地减少信贷损失、降低监控成本并提升生产力。

将前台和后台的流程与干净的数据对齐，可以显著提高员工效率，改善客户体验。但如果机构只问“我怎么获取更多数据”，而不问“我怎么从已有数据中创造价值”，这些效率提升就难以实现。

我们帮助客户克服的第一个关键点是理解他们的数据。通过展示如何利用智能自动化更好地使用数据，他们可以开启更优分析、更聪明的解决方案，以及更多时间与客户建立关系。

R：展望未来，你认为哪些新兴的人工智能趋势或创新会对商业贷款的未来产生最大影响？

T： 随着人工智能从预测和生成模型向自主解决方案演变，智能代理和自动化将变得越来越智能，复杂的多点击任务将转变为简单的一键解决方案。

对数字解决方案的需求不断增加，显示出消费者不再满足于一刀切的服务。为了保持竞争力，金融机构将越来越重视关系管理。