Разрыв в обнаружимости ИИ: почему хорошие кредиты могут остаться незамеченными и что банки могут сделать

Яаков Мартин — генеральный директор Jifiti.

Откройте для себя лучшие новости и события финтеха!

Подпишитесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и других компаний

Искусственный интеллект меняет каждый аспект финансов, и сектор финансовых услуг, по прогнозам, потратит к 2027 году впечатляющие 97 миллиардов долларов на ИИ. По мере того как такие технологии, как агентский ИИ, трансформируют банковское дело и клиентский опыт, появляется один фактор, который становится новым конкурентным преимуществом: обнаружимость. Уже 44% потребителей доверяют ИИ-агентам в финансовых услугах, что свидетельствует о смене поведения потребителей.

ИИ-агенты выходят за рамки персонализированных финансовых советов и обнаружения мошенничества. Они уже помогают находить потребителям варианты кредитов, а в будущем они будут заполнять заявки и автоматизировать выплаты. В ближайшем будущем ИИ-агенты, скорее всего, будут заниматься всем — от заполнения форм до проверки личных данных и автоматического одобрения кредитов.

Для банков вопрос уже не в том, стоит ли становиться ориентированными на ИИ, а как быстро. По мере того как оптимизированное ИИ кредитование и цифровые кредиторы меняют рынок, финансовые учреждения, инвестирующие сейчас, сохранят свою позицию в центре кредитной экосистемы. Те, кто откладывает внедрение ИИ, рискуют полностью потерять видимость, поскольку молодые, технологически подкованные заемщики обходят традиционные каналы в пользу более умных, автоматизированных решений.

Обнаружимость — новая входная дверь

Использование ИИ-движка для поиска и подачи заявки на кредит — следующий крупный шаг в улучшении клиентского опыта, а мировой рынок ИИ-агентов в финансовых услугах к 2032 году оценивается в 4,28 миллиарда долларов. И хотя это огромная возможность для банков и финансовых институтов, она также поднимает новую проблему: невидимость.

ИИ-движки не обнаруживают и не ранжируют кредиты по качеству; их ранжируют по читаемости. Это известно как оптимизация ответных движков (AEO). Если продукт кредита не структурирован для легкого восприятия, он не будет рассмотрен.

Например, если ставка APR и критерии соответствия скрыты в PDF, ИИ-движок не покажет этот кредит, независимо от его конкурентоспособности. Банкам необходимо обеспечить доступность метаданных предложения: продукты кредитов должны быть четко описаны в структурированных форматах — тип продукта, APR, условия и критерии соответствия. Структурированные метаданные позволяют ИИ-агентам точно индексировать, сравнивать и действовать на основе кредитных продуктов. Без этого даже отличные предложения могут остаться незаметными.

Но проблема обнаружимости идет еще глубже. AEO помогает ИИ-агентам находить кредиты, но кроме правильного формата данных, банкам также нужна правильная инфраструктура, чтобы ИИ-агенты могли предоставлять клиентам предложения по кредитам, полученные с помощью ИИ.

Например, клиент может ввести свои критерии кредита в поисковую систему ИИ-агента, которая мгновенно покажет все релевантные предложения и возможность автоматической подачи заявки. Одним кликом клиент получит условное одобрение кредита, полностью основанное на машиночитаемых данных и API-управляемых рабочих процессах.

Банки без API-ориентированных технологий кредитования, цифровых пользовательских путей, некоррелированных данных и автоматизированного оформления и принятия решений не смогут конкурировать. В такой среде быть лучшим кредитором не имеет значения, если вас невозможно обнаружить.

Но это легче сказать, чем сделать. Отчет PYMNTS показал, что 75% банков испытывают трудности с внедрением новых цифровых решений из-за устаревшей инфраструктуры. И 59% банкиров считают свои наследственные системы серьезной бизнес-проблемой, описывая их как «спагетти» из взаимосвязанных, но устаревших технологий.

Справедливость и новая граница соответствия

Если обнаружимость — это входная дверь к агентскому кредитованию, то справедливость — новая граница соответствия. ИИ-движки не только рискуют исключить продукты, не оптимизированные для обнаружимости ИИ, но и могут исключить целые категории кредиторов, не соответствующих их техническим стандартам. Но здесь проблема не в видимости, а в равенстве.

Современное агентское кредитование вводит новую вариацию предвзятости: потребителей могут направлять к кредиторам с правильной инфраструктурой — API, чистыми данными, автоматизированными рабочими процессами — а не к лучшим финансовым продуктам.

Без прозрачности в том, как платформы на базе ИИ ранжируют или показывают предложения по кредитам, потребители рискуют попасть под влияние более дорогих или менее подходящих кредитов просто потому, что у этих кредиторов была правильная инфраструктура, а не лучший продукт. Это создает новый пробел в соблюдении нормативных требований для регуляторов. Вскоре регуляторы могут спросить: «Не блокирует ли устаревшая инфраструктура вашего банка доступ к лучшим продуктам?»

Долгие годы контроль за дискриминацией в кредитных решениях был основной задачей регуляторов. Но по мере распространения агентского кредитования, этот фокус расширится. Банки, не модернизировавшие свои системы, могут потерять не только долю рынка, но и быть признанными участниками системного предвзятости.

Банки все еще могут конкурировать — если модернизируются

На первый взгляд, агентское кредитование кажется идеально подходящим для финтех-компаний, чьи технологические стеки созданы для скорости и гибкости. Но преимущество не исключительное. Банкам просто нужно обновить свои операционные модели.

Новые ИИ-агенты разрабатываются для поиска подходящих продуктов, заполнения заявок, подачи KYC-документов и запуска автоматического кредитного одобрения. Банки, не оцифровавшие свои рабочие процессы, рискуют быть обойденными, даже если предлагают конкурентные ставки. Им нужна скоординированная система или платформа оркестрации, которая объединяет все важные части процесса кредитования, автоматизирует рабочие процессы и обеспечивает машиночитаемость и доступность через API.

Такая платформа оркестрации обычно интегрирует все ключевые и сторонние функции, включая проверку личности, KYC/KYB, антифрод, открытый банкинг, кредитные риски и автоматическое принятие решений.

Финтехи уже являются API-нативными, но многие банки еще догоняют из-за разрозненных технологий. Без оркестрации все эти важные интеграции остаются изолированными, и ИИ-агенты нуждаются в полном цикле данных, чтобы обеспечить полноценный опыт подачи кредитных заявок. Платформа оркестрации — это не просто помощник, а мост, который позволяет устаревшим банкам конкурировать в экосистеме агентского кредитования, не разрушая всю инфраструктуру.

Банки, модернизировавшие инфраструктуру и автоматизировавшие рабочие процессы, смогут вернуть контроль над кредитным потоком, обеспечивая, чтобы платформы ИИ показывали их продукты, а клиенты получали доступ к лучшим и наиболее подходящим вариантам, а не только к тем, что легче всего обнаружить.