Як штучний інтелект змінює комерційне кредитування — інтерв’ю з Томом Байном

Том Берн — генеральний менеджер зі комерційного кредитування в nCino.

Відкрийте для себе найкращі новини та події з фінтеху!

Підпишіться на розсилку FinTech Weekly

Читають керівники JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna та інші

Штучний інтелект більше не є концепцією майбутнього у фінансах.

Одна сфера, де ця зміна найбільш помітна, — комерційне кредитування. Від онбордингу до оцінки ризиків AI рухається глибше в процеси, які раніше визначалися паперовою роботою та тривалими строками. Обіцянка — швидші схвалення, розумніші рішення та більше часу для банкірів, щоб зосередитися на відносинах.

Але запитання все ще залишаються — особливо щодо справедливості, прозорості та того, що насправді потрібно, щоб розкрити цінність даних.

У цьому інтерв’ю ми чуємо від Тома Берн, генерального менеджера з комерційного кредитування в nCino, який має досвід як у традиційному банкінгу, так і в фінтех. Сьогодні він зосереджується на тому, як комерційні банки можуть використовувати дані та інтелектуальну автоматизацію, щоб покращувати рішення щодо кредитування — і надавати кращий сервіс.

Розмова охоплює все: від пояснюваного AI до того, чим займатимуться комерційні банкіри в наступні роки. Берн також чітко пояснює одне: використання AI у змістовний спосіб — це про те, щоб зробити наявні дані корисними.

Ви можете прочитати повне інтерв’ю нижче!

В: Чи можете ви поділитися трохи про ваш кар’єрний шлях і як ви перейшли на роль генерального менеджера, EMEA та міжнародного онбордингу — продукт і інженерія в nCino?

**Т: Перед тим як приєднатися до nCino, я працював у управлінні відносинами, а потім у виконанні проєктів у Lloyds Banking Group, де я керував упровадженням різноманітних проєктів цифрової трансформації в комерційному банку.

Я приєднався до nCino у 2017 році: спочатку працював як Delivery Lead, а згодом став керівником напряму продукту для EMEA. Я обіймаю посаду генерального менеджера, EMEA — продукт і інженерія з 2021 року.

Нещодавно я змістив обсяг своїх повноважень на онбординг, де зосереджуюся на можливостях управління життєвим циклом клієнта в фінансових установах у всьому регіоні EMEA — вдосконалюючи процеси онбордингу в платформі nCino.

На практиці це означає забезпечення установ процесами, даними та інтелектуальною автоматизацією, а також підключенням, щоб оптимізувати онбординг і в цифрових, і в людських каналах, змінюючи те, як вони керують критично важливими активностями для нових і наявних клієнтів.

В: Працюючи і в традиційному банкінгу, і в фінтеху, які найбільші відмінності ви помітили в тому, як технології формують комерційне кредитування?

**Т: Традиційні банки орієнтовані на відносини: вони прагнуть створювати цінність для своїх клієнтів і допомагати їм досягати фінансових цілей. До епохи цифрової трансформації інструменти “з арсеналу” — це були чекові книжки. Зараз банки суттєво інвестували в цифрові фронтенди, які полегшують клієнтам банкінг “на ходу”. Однак банки все ще стикаються з труднощами, щоб перенести ці ж операційні неефективності та ручні процеси на бекенд.

Саме тут фінтех відіграє значну роль. Спочатку технології були зосереджені на потребі в оцифрованому зберіганні даних і взаємодії — звідси й термін “cloud banking”.

Тепер, використовуючи робочі процеси, налаштовані на хмарній інфраструктурі, фінтех покращує дані банків за допомогою AI та інтелекту роботи з даними. Це наступне еволюційне удосконалення робить простішим для працівників, що займаються кредитами, перегляд величезних обсягів даних, які фіксуються під час онбордингу клієнта, збираючи їх у прості для розуміння аналітичні висновки.

Це робить наявні процеси ефективнішими, дає уявлення про кроки, які раніше вимагали ручного дослідження, і повертає банкам цінний час — щоб вони могли зосередитися на своїх клієнтах.

В: AI трансформує багато аспектів фінансових послуг. На основі вашого досвіду, які найзначніші зміни AI приніс у комерційне кредитування за останні роки?

**Т: AI швидко змінює багато аспектів комерційного кредитування. Ступінь, до якого AI дав змогу кредиторам забезпечувати високий рівень персоналізації для своїх клієнтів, — одна з найбільших змін.

Забезпечуючи співробітників інструментами, необхідними для роботи з унікальними цілями та обставинами клієнта, AI робить час до схвалення швидшим, водночас надаючи клієнтам виважені рішення — додатково покращуючи клієнтський досвід.

AI-інструменти також застосовуються для покращення процесів на кшталт оцінки кредитоспроможності, виявлення шахрайства та комплаєнсу, зменшуючи потенціал людської помилки та забезпечуючи клієнтам більшу визначеність.

У nCino ми маємо унікальну позицію, щоб принести інновації AI на ринок у кардинально змінюючий спосіб — допомагаючи установам розблокувати свої дані, щоб отримувати цінність. З огляду на широту платформи, ми бачимо багато можливостей створювати автоматизацію та вбудовувати інтелект у процеси.

В: Занепокоєння щодо упередженості в моделях кредитування, керованих AI, зростає. Як ви підходите до забезпечення справедливості та прозорості під час інтеграції AI в рішення щодо кредитування?

**Т: Це те, про що ми постійно думаємо в nCino. Найкращий спосіб прибрати упередженість — застосувати моделі пояснюваного AI, які є ключовими для запобігання несправедливим практикам кредитування та формування довіри у позичальників.

За правильного використання інтеграція AI потенційно може підвищити справедливість рішень щодо кредитування завдяки різним механізмам. По-перше, AI може аналізувати альтернативні типи даних, наприклад онлайн-транзакції, щоб оцінювати кредитні ризики позичальників, які часто опиняються в менш вигідному становищі через низькі кредитні бали або брак кредитної історії.

Завдяки своїм розвиненим можливостям прогнозної аналітики AI може спрогнозувати майбутні фінансові труднощі позичальників, даючи кредиторам змогу проактивно пропонувати підтримку та знижувати потенційні випадки дефолту. Аналогічно, AI може допомогти кредиторам бачити можливості з наявними клієнтами для розширення їхнього бізнесу разом із установою.

В: Коли AI бере на себе адміністративні та операційні задачі, як ви бачите зміну ролі комерційних банкірів у найближчі роки?

**Т: Оскільки AI дедалі частіше застосовується для виконання адміністративних задач, ми розглядаємо це як доповнення до ролі комерційних банкірів. Це дасть змогу співробітникам більше зосереджуватися на клієнтах і зміцнювати ці взаємини.

Оскільки AI застосовуватиметься для більшої кількості ручних, тривалих за часом задач, я думаю, ми побачимо зростання кількості клієнтів, з якими банки взаємодіють, і зростання рівня задоволеності клієнтів. Крім того, я вважаю, що співробітники стануть глибоко спеціалізованими: інсайти, керовані AI, підказуватимуть співробітникам, де саме їхній досвід справді потрібен.

Є чотири ключові сфери, які, на мою думку, покращить AI в операціях комерційних банків:

*   Інтелектуальні рішення: Витягуючи з величезної кількості даних, які банки збирають, інтелектуальні, рішення з підтримкою AI можуть створювати й налаштовувати продукти під конкретні потреби та майбутні плани зростання кожного позичальника.
*   Розумніша оцінка ризиків: AI може аналізувати великі обсяги фінансових і нетрадиційних даних (наприклад, новинні статті, соціальні медіа), щоб створювати точніші та цілісні кредитні профілі. Це веде до розумнішого ціноутворення за позиками та знижує ризик.
*   Виявлення шахрайства: AI може виявляти шахрайські заявки та підозрілу активність у режимі реального часу, захищаючи кредиторів від потенційних фінансових збитків.
*   Підвищена ефективність і автоматизація: AI може автоматизувати задачі на кшталт аналізу документів, верифікації або генерації, істотно скорочуючи час обробки та ручні зусилля, даючи більше часу на побудову взаємин, які раніше використовувалися для виконання ручних процесів.

В: З якими з найбільших викликів ви стикалися під час упровадження AI-рішень у кредитуванні, і як ви їх подолали?

**Т: Дані визначають індустрію банкінгу, і оскільки банкінг став більш оцифрованим, обсяг даних, які мають банки, виріс експоненціально. Однак керування цими даними та гарантія того, що вони придатні до використання, може бути викликом.

Якщо використовувати їх із чистими даними, AI може надати цілісний “знімок” клієнта, забезпечуючи глибші клієнтські інсайти, які здатні зменшити кредитні втрати, знизити витрати на моніторинг і підвищити продуктивність.

Синхронізація фронт- і бекофісів на основі чистих даних може суттєво підвищити ефективність для співробітників і покращити клієнтський досвід. Але цих виграшів в ефективності не можна досягти, якщо установи питають: “як я можу отримати більше даних?”, коли їм слід запитувати: “як я можу створити цінність із тих даних, які я вже маю?”.

Розглядаючи виклики, які ми допомогли нашим клієнтам подолати, перший крок до розблокування даних — це зрозуміти їх. Показуючи їм, як краще використовувати свої дані за допомогою інтелектуальної автоматизації, ми відкриваємо шлях до кращої аналітики, розумніших рішень і більше часу для побудови взаємин із клієнтами.

В: Дивлячись уперед, які нові тренди або інновації в AI, на вашу думку, матимуть найбільший вплив на майбутнє комерційного кредитування?

**Т: Оскільки AI розвивається від прогнозних і генеративних моделей, агентні рішення дедалі більше використовуватимуть, а інтелектуальна автоматизація перетворить складні багатокрокові задачі з багатьма кліками на прості рішення в один клік.

Зростаючий попит на цифрові рішення показує, що споживачі більше не задовольняються сервісами “універсальний підхід для всіх”. Щоб залишатися конкурентними, фінансові установи дедалі більше зосереджуватимуться на управлінні відносинами.