Как ИИ меняет коммерческое кредитование — интервью с Томом Бирном

Том Байрн** — генеральный директор по коммерческому кредитованию в nCino.**

Откройте для себя лучшие новости и события финтеха!

Подписывайтесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и другие

Искусственный интеллект больше не является концепцией будущего в финансах.

Одной из областей, где эта перемена наиболее заметна, является коммерческое кредитование. От процесса onboarding до оценки рисков — ИИ все глубже внедряется в процессы, ранее определяемые бумажной работой и долгими сроками. Обещание — более быстрые одобрения, умные решения и больше времени для банкиров, чтобы сосредоточиться на отношениях.

Но остаются вопросы — особенно о справедливости, прозрачности и о том, что действительно нужно для раскрытия ценности данных.

В этом интервью** мы слышим от Тома Байрна**, генерального директора по коммерческому кредитованию в nCino, который обладает опытом как в традиционном банкинге, так и в финтехе. Сегодня он сосредоточен на том, как коммерческие банки могут использовать данные и интеллектуальную автоматизацию для улучшения решений по кредитованию — и предоставления лучшего сервиса.

Разговор затрагивает все — от объяснимого ИИ до того, чем займутся коммерческие банки в ближайшие годы. Байрн также ясно дает понять: использование ИИ в значимой степени — это превращение существующих данных в полезные ресурсы.

Полное интервью вы можете прочитать ниже!

R: Можете ли вы немного рассказать о вашем карьерном пути и о том, как вы перешли на роль Генерального директора, EMEA & международного onboarding — продукта и инженерии в nCino?

T: Перед присоединением к nCino я работал в управлении отношениями и затем в доставке в Lloyds Banking Group, где руководил внедрением различных проектов цифровой трансформации в коммерческом банке.

Я присоединился к nCino в 2017 году, сначала как руководитель по доставке, а затем как руководитель продукта для региона EMEA. С 2021 года я занимаю должность Генерального директора, EMEA — по продуктам и инженерии.

Недавно я сосредоточился на onboarding, где занимаюсь возможностями управления жизненным циклом клиента в финансовых учреждениях по всему региону EMEA — улучшая процессы onboarding внутри платформы nCino.

На практике это выглядит как оснащение учреждений процессами, данными и автоматизацией интеллекта, а также связью для оптимизации их onboarding как в цифровых, так и в человеческих каналах, меняя подход к управлению важными активностями для новых и существующих клиентов.

R: Работая как в традиционном банкинге, так и в финтехе, какие основные различия вы заметили в том, как технологии формируют коммерческое кредитование?

T: Традиционные банки строятся на отношениях, сосредоточены на предоставлении ценности своим клиентам и помощи им в достижении финансовых целей. До эпохи цифровой трансформации инструментами были чековые книжки. Сейчас банки значительно инвестируют в цифровые интерфейсы, которые делают банковские операции более удобными для клиентов на ходу. Однако, банкам все еще трудно перенести эти же операционные неэффективности и ручные процессы на задний фронт.

Здесь играет важную роль финтех. Технологии сначала были сосредоточены на решении задач по оцифровке хранения данных и взаимодействия, что и дало термин «облачный банкинг».

Теперь, используя рабочие процессы, созданные на облачной инфраструктуре, финтех улучшает данные банков с помощью ИИ и аналитики данных. Следующая эволюция — это облегчение работы кредитных офицеров при обзоре огромных объемов данных, собранных при onboarding клиента, и их преобразование в легко интерпретируемый анализ.

Это делает существующие процессы более эффективными, дает представление о шагах, которые ранее требовали ручных исследований, и возвращает ценное время банкам для фокусировки на клиентах.

R: Искусственный интеллект меняет многие аспекты финансовых услуг. Исходя из вашего опыта, какие наиболее значительные изменения ИИ внес в коммерческое кредитование за последние годы?

T: ИИ быстро меняет многие аспекты коммерческого кредитования. Одним из крупнейших изменений является то, насколько ИИ позволяет кредиторам предоставлять высокий уровень персонализации своим клиентам.

Обеспечивая сотрудников инструментами для учета уникальных целей и обстоятельств клиента, ИИ ускоряет процесс одобрения и предлагает сложные решения — дополнительно улучшая клиентский опыт.

Инструменты ИИ также внедряются для улучшения таких процессов, как оценка кредитоспособности, обнаружение мошенничества и соблюдение нормативных требований, что снижает вероятность ошибок человека и повышает уверенность клиентов.

В nCino мы уникально позиционированы для внедрения инноваций ИИ на рынок, помогая учреждениям раскрывать свои данные для создания ценности. Учитывая широту платформы, мы видим множество возможностей для автоматизации и внедрения интеллекта в процессы.

R: Предвзятость в моделях кредитования на базе ИИ вызывает все больше опасений. Как вы подходите к обеспечению справедливости и прозрачности при интеграции ИИ в решения по кредитам?

T: Это вопрос, который мы постоянно рассматриваем в nCino. Лучший способ устранить предвзятость — использовать объяснимые модели ИИ, которые являются ключом к предотвращению несправедливых практик кредитования и укреплению доверия заемщиков.

При правильном использовании интеграция ИИ может потенциально повысить справедливость в решениях по кредитам через различные механизмы. Например, ИИ может анализировать альтернативные типы данных, такие как онлайн-транзакции, чтобы оценить кредитные риски заемщиков, часто находящихся в невыгодном положении из-за низких кредитных рейтингов или отсутствия кредитной истории.

Благодаря своим продвинутым предиктивным аналитическим возможностям, ИИ может прогнозировать будущие финансовые трудности заемщиков, что позволяет кредиторам проактивно предлагать поддержку и снижать риск дефолтов. Аналогично, ИИ помогает кредиторам видеть возможности с существующими клиентами для расширения бизнеса с учреждением.

R: Поскольку ИИ берет на себя административные и операционные задачи, как вы видите развитие роли коммерческих банкиров в ближайшие годы?

T: По мере того, как ИИ все больше внедряется для выполнения административных задач, мы рассматриваем его как дополнение к роли коммерческих банкиров. Это позволит сотрудникам сосредоточиться больше на своих клиентах и укреплять эти отношения.

По мере автоматизации более ручных и времязатратных задач, я ожидаю увеличения числа клиентов, с которыми работают банки, и повышения удовлетворенности клиентов. Также, я считаю, что сотрудники станут глубоко специализироваться, а ИИ-аналитика будет направлять их туда, где их экспертиза действительно нужна.

Есть четыре ключевых области, в которых, по моему мнению, ИИ улучшит работу коммерческих банков:

*   Интеллектуальные решения: Используя огромные объемы данных, собираемых банками, интеллектуальные решения на базе ИИ могут создавать и настраивать продукты под конкретные нужды и планы роста каждого заемщика.
*   Более умная оценка рисков: ИИ может анализировать большие объемы финансовых и нетрадиционных данных, например, новости, социальные сети, для создания более точных и комплексных кредитных профилей. Это ведет к более точному ценообразованию кредитов и снижению рисков.
*   Обнаружение мошенничества: ИИ способен выявлять мошеннические заявки и подозрительную активность в реальном времени, защищая кредиторов от потенциальных финансовых потерь.
*   Повышение эффективности и автоматизация: ИИ может автоматизировать задачи, такие как анализ документов, их проверка или создание, значительно сокращая время обработки и ручной труд, освобождая больше времени для построения отношений, ранее затрачиваемых на ручные процессы.

R: Какие основные трудности вы столкнулись при внедрении решений на базе ИИ в кредитовании, и как вы их преодолели?

T: Данные — движущая сила банковской индустрии, и по мере того, как банки становятся более цифровыми, объем данных, которыми они располагают, растет экспоненциально. Однако управление этими данными и обеспечение их пригодности — это вызов.

При использовании чистых данных ИИ может дать целостную картину клиента, что позволяет получить более глубокие инсайты, способные снизить кредитные потери, уменьшить затраты на мониторинг и повысить производительность.

Согласование фронт- и бэк-офисов с чистыми данными может значительно повысить эффективность сотрудников и улучшить клиентский опыт. Но эти выгоды возможны только если учреждения задаются вопросом «как мне получить больше данных», а не «как я могу создать ценность из уже имеющихся данных?».

Глядя на трудности, которые мы помогли преодолеть нашим клиентам, первый шаг к раскрытию данных — их понимание. Обучая их тому, как лучше использовать свои данные через интеллектуальную автоматизацию, мы открываем дверь к лучшему анализу, более умным решениям и большему времени для построения отношений с клиентами.

R: Какие новые тренды или инновации в области ИИ, по вашему мнению, окажут наибольшее влияние на будущее коммерческого кредитования?

T: По мере развития ИИ от предиктивных и генеративных моделей к агентским решениям, автоматизация станет все более интеллектуальной, а сложные многошаговые задачи — простыми однопроходными решениями.

Растущий спрос на цифровые решения показывает, что потребители уже не довольны универсальными услугами. Чтобы оставаться конкурентоспособными, финансовые учреждения все больше сосредоточатся на управлении отношениями.