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

Том Байн** — генеральний директор з комерційного кредитування в nCino.**

Відкрийте для себе найкращі новини та події у сфері фінтех!

Підписуйтеся на розсилку FinTech Weekly

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

Штучний інтелект більше не є концепцією майбутнього у фінансах.

Однією з областей, де ця зміна найбільш помітна, є комерційне кредитування. Від onboarding до оцінки ризиків, AI проникає глибше у процеси, які раніше визначалися паперовою документацією та довгими термінами. Обіцянка — швидше схвалення, розумніші рішення та більше часу для банкірів, щоб зосередитися на стосунках.

Але залишаються питання — особливо щодо справедливості, прозорості та того, що насправді потрібно для розкриття цінності даних.

У цьому інтерв’ю** ми почуємо від Тома Байн**, генерального директора з комерційного кредитування в nCino, який має досвід як у традиційному банківництві, так і у фінтех. Сьогодні він зосереджений на тому, як комерційні банки можуть використовувати дані та розумну автоматизацію для покращення рішень щодо кредитування — і надання кращого сервісу.

Розмова торкається всього — від пояснюваного AI до того, чим займуться комерційні банкіри у найближчі роки. Байн також чітко заявляє: використання AI у змістовний спосіб — це зробити існуючі дані корисними.

Ви можете прочитати повне інтерв’ю нижче!

Р: Чи можете ви трохи розповісти про свій кар’єрний шлях і як ви перейшли на посаду Генерального директора, EMEA & Міжнародного onboarding — продукт і інженерія в nCino?

Т: Перед приєднанням до nCino я працював у сфері управління відносинами та доставкою в Lloyds Banking Group, де керував впровадженням різноманітних проектів цифрової трансформації у комерційному банку.

Я приєднався до nCino у 2017 році, спочатку як керівник з доставки, а згодом став керівником продукту для EMEA. З 2021 року обіймаю посаду Генерального директора, EMEA — продукт і інженерія.

Нещодавно я звузив свою сферу відповідальності до onboarding, зосереджуючись на можливостях управління життєвим циклом клієнтів у фінансових установах по всьому регіону EMEA — покращуючи процеси onboarding у платформі nCino.

На практиці це означає оснащення установ процесами, даними та автоматизацією інтелекту, а також підключенням для оптимізації їхнього onboarding як у цифрових, так і у людських каналах, змінюючи спосіб управління критичними активностями для нових і існуючих клієнтів.

Р: Враховуючи досвід роботи у традиційному банківництві та фінтех, які найбільші різниці ви спостерігали у тому, як технології формують комерційне кредитування?

Т: Традиційні банки орієнтовані на відносини, зосереджені на тому, щоб приносити цінність своїм клієнтам і допомагати їм досягати фінансових цілей. До епохи цифрової трансформації інструментами були чекові книжки. Тепер банки інвестували значні кошти у цифрові фронтенди, що полегшують клієнтам банкінг у будь-який час. Однак, банкам досі важко перенести ці ж операційні неефективності та ручні процеси у бек-офіс.

Саме тут фінтех відіграє важливу роль. Спершу технології зосереджувалися на вирішенні потреб у цифровому зберіганні даних та взаємодії, звідси й термін «хмарне банкінг».

Зараз, використовуючи робочі процеси, створені на хмарній інфраструктурі, фінтех покращує дані банків за допомогою AI та аналітики даних. Наступна еволюція робить процеси для кредитних офіцерів легшими — вони можуть швидко переглядати великі обсяги даних, зібраних під час onboarding, і перетворювати їх у легкозрозумілі аналізи.

Це робить існуючі процеси більш ефективними, дає уявлення про кроки, які раніше вимагали ручних досліджень, і повертає цінний час банкам для зосередження на клієнтах.

Р: AI трансформує багато аспектів фінансових послуг. З урахуванням вашого досвіду, які найважливіші зміни AI приніс у комерційне кредитування останніми роками?

Т: AI швидко змінює багато аспектів комерційного кредитування. Одна з найбільших змін — це здатність AI забезпечувати високий рівень персоналізації для клієнтів.

Обладнавши співробітників інструментами для врахування унікальних цілей і обставин клієнта, AI робить процес схвалення швидшим і пропонує складні рішення для клієнтів — ще більше покращуючи досвід клієнта.

Інструменти AI також використовуються для покращення процесів, таких як оцінка кредитоспроможності, виявлення шахрайства та дотримання нормативів, зменшуючи ймовірність людських помилок і забезпечуючи більшу впевненість клієнтів.

У nCino ми унікально здатні впроваджувати інновації AI на ринок у революційний спосіб, допомагаючи установам розкривати свої дані для створення цінності. Завдяки широкому спектру платформи ми бачимо безліч можливостей для автоматизації та вбудовування інтелекту у процеси.

Р: Усе частіше з’являється проблема упередженості у моделях кредитування на основі AI. Як ви забезпечуєте справедливість і прозорість при інтеграції AI у процеси кредитування?

Т: Це питання, яке ми постійно обговорюємо у nCino. Найкращий спосіб усунути упередженість — це застосовувати пояснювані моделі AI, які є ключовими для запобігання несправедливих кредитних практик і для формування довіри з позичальниками.

При правильному використанні інтеграція AI може потенційно підвищити справедливість у процесах кредитування через різні механізми. Наприклад, AI може аналізувати альтернативні типи даних, такі як онлайн-транзакції, щоб оцінити кредитний ризик позичальників, які часто мають низький кредитний рейтинг або відсутність кредитної історії.

Завдяки своїм передовим прогнозним аналітичним можливостям AI може передбачати майбутні фінансові труднощі позичальників, дозволяючи кредиторам проактивно пропонувати підтримку і зменшувати ймовірність дефолтів. Так само AI допомагає кредиторам бачити можливості з існуючими клієнтами для розширення бізнесу з установою.

Р: Оскільки AI все більше бере на себе адміністративні та операційні завдання, як ви бачите розвиток ролі комерційних банкірів у найближчі роки?

Т: Оскільки AI дедалі більше використовується для виконання адміністративних завдань, я вважаю, що він стане доповненням до ролі комерційних банкірів. Це дозволить співробітникам зосередитися більше на своїх клієнтах і зміцнювати ці стосунки.

Застосовуючи AI для більш ручних і трудомістких завдань, ми, на мою думку, побачимо зростання кількості залучених клієнтів і підвищення задоволеності клієнтів. Крім того, співробітники стануть глибоко спеціалізованими, а інтелектуальні інсайти, отримані за допомогою AI, допомагатимуть їм у визначенні, де їхній досвід найбільш потрібен.

Я вважаю, що AI покращить роботу у чотирьох ключових сферах у комерційних банках:

*   Інтелектуальні рішення: Використовуючи великі обсяги даних, які збирають банки, інтелектуальні рішення на базі AI можуть створювати та налаштовувати продукти відповідно до конкретних потреб і планів зростання кожного позичальника.
*   Розумніше оцінювання ризиків: AI може аналізувати великі обсяги фінансових і нетрадиційних даних (наприклад, новинні статті, соціальні мережі) для створення більш точних і цілісних кредитних профілів. Це веде до більш розумного ціноутворення кредитів і зменшення ризиків.
*   Виявлення шахрайства: AI може виявляти шахрайські заявки та підозрілі дії у реальному часі, захищаючи кредиторів від потенційних фінансових втрат.
*   Покращена ефективність і автоматизація: AI може автоматизувати завдання, такі як аналіз документів, їх перевірка або створення, значно зменшуючи час обробки і ручну працю, звільняючи більше часу для побудови стосунків, що раніше витрачався на ручні процеси.

Р: Які найбільші виклики ви стикалися при впровадженні AI-рішень у кредитуванні, і як ви їх подолали?

Т: Дані керують банківською індустрією, і з розвитком цифровізації кількість даних, якими володіють банки, зросла експоненційно. Однак управління цими даними і забезпечення їхньої корисності — це виклик.

При використанні чистих даних AI може надати цілісне уявлення про клієнта, що дозволяє отримати глибше розуміння клієнта, потенційно зменшуючи кредитні втрати, знижуючи витрати на моніторинг і підвищуючи продуктивність.

Злагоджене управління фронт- і бек-офісами з чистими даними може значно підвищити ефективність для співробітників і покращити досвід клієнта. Але ці покращення можливі лише тоді, коли установи запитують не «як отримати більше даних», а «як створити цінність із уже наявних даних?».

З огляду на виклики, які ми допомогли подолати нашим клієнтам, перший крок до розкриття даних — це їхнє розуміння. Навчивши їх краще використовувати свої дані через інтелектуальну автоматизацію, ми відкриваємо двері до кращого аналізу, розумніших рішень і більшого часу для побудови стосунків із клієнтами.

Р: Дивлячись у майбутнє, які нові тенденції або інновації в AI, на вашу думку, матимуть найбільший вплив на майбутнє комерційного кредитування?

Т: Оскільки AI розвивається від прогнозних і генеративних моделей, агентські рішення стануть дедалі більш поширеними, а автоматизація інтелектуальних процесів перетворить складні багатоклікові завдання у прості одноклікові рішення.

Зростаючий попит на цифрові рішення показує, що споживачі вже не задоволені універсальними послугами. Щоб залишатися конкурентоспроможними, фінансові установи все більше зосереджуватимуться на управлінні відносинами.