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

ИИ меняет каждый аспект финансов, и сектор финансовых услуг, по оценкам, потратит впечатляющие $97 миллиардов на ИИ к 2027 году. По мере того как такие технологии, как агентский ИИ, преобразуют банковское дело и клиентский опыт, один фактор 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. Уже появляются случаи, когда они предлагают потребителям варианты кредитов, а в конечном итоге будут заполнять заявки за них и автоматизировать выплату средств. В очень ближайшем будущем ИИ-агенты, вероятно, будут заниматься всем — от заполнения форм до проверки личных данных и запуска автоматизированного андеррайтинга.

Для банков вопрос уже не в том, становиться ли им ИИ-ориентированными, а в том, как быстро. По мере того как оптимизированный ИИ-анализ 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 скачок в клиентском опыте, при этом глобальный рынок ИИ-агентов в финансовых услугах, по прогнозам, достигнет стоимости $4,28 миллиарда к 2032 году. И хотя эта возможность колоссальна для банков и финансовых институтов, она 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 заемщика скрыты в PDF, ИИ-движок не покажет этот кредит, независимо от его конкурентоспособности. Банкам необходимо обеспечить доступность метаданных предложения: продукты кредита 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 по кредитам могут остаться невидимыми.

Но проблема обнаружимости идет еще глубже. AEO помогает ИИ-агентам выявлять кредиты, но помимо правильной структуры 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 отображает все релевантные предложения и возможность автоматической подачи заявки. Одним кликом клиент получает условное одобрение кредита, полностью основанное на машиночитаемых данных и рабочих процессах через API.

Банки без технологий кредитования на базе API, цифровых пользовательских путей, неконтролируемых данных и автоматизированного внедрения и принятия решений даже не смогут конкурировать. В этой 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 устаревшие 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; они также могут исключить целые категории кредиторов, не соответствующих их техническим стандартам. Но здесь проблема не в видимости, а в равенстве.

Современное агентское кредитование вводит современную вариацию предвзятости в кредитовании: потребителей могут направлять к кредиторам с правильной инфраструктурой — API, чистыми данными, автоматизированными рабочими процессами — а не к тем, у кого лучшие финансовые продукты.

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 новую слепую зону для регуляторов. Вскоре регуляторы могут спросить: «Ваши устаревшие системы блокируют доступ к лучшим продуктам вашего банка?»

На протяжении десятилетий регуляторное внимание сосредоточено на дискриминационных практиках при принятии решений о кредитовании. Но по мере распространения агентского кредитования, регуляторный взгляд расширится. Банки, не модернизирующиеся, 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.

Разрабатываемые ИИ-агенты предназначены для поиска подходящих продуктов, заполнения заявок, подачи KYC-документов и запуска автоматизированного андеррайтинга. Банки, не оцифровавшие свои сквозные рабочие процессы, рискуют быть обойденными, даже если предлагают конкурентные ставки. Им нужна скоординированная система или платформа оркестровки, которая соединяет все важные части процесса кредитования, автоматизирует рабочие процессы и обеспечивает машиночитаемость и доступность через API.

Слой оркестровки, предоставляющий такую инфраструктуру, обычно интегрирует все критические и сторонние функции, включая проверку личности, KYC/KYB, борьбу с мошенничеством, открытый банкинг, проверки кредитных рисков и автоматизированное принятие решений.

Финтехи уже являются API-нативными, но многие банки еще догоняют по части разрозненных технологических стеков. Без оркестровки все эти важные интеграции остаются изолированными, и ИИ-агенты нуждаются в полном цикле, чтобы обеспечить полноценный опыт подачи кредитной заявки. Слой оркестровки — это не просто помощник, а мост, который позволяет устаревшим банкам конкурировать в экосистеме агентского кредитования, не разрушая всю свою инфраструктуру.

Банки, модернизировавшие инфраструктуру и автоматизировавшие рабочие процессы, могут вернуть контроль над кредитным воронкой, 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.