Khoảng cách Khả năng Phát hiện AI: Tại sao các khoản vay tốt có nguy cơ bị bỏ qua, và Ngân hàng có thể làm gì

Yaacov Martin là Giám đốc điều hành của Jifiti.

Khám phá tin tức và sự kiện fintech hàng đầu!

Đăng ký nhận bản tin FinTech Weekly

Được đọc bởi các giám đốc điều hành tại JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna và nhiều hơn nữa

Trí tuệ nhân tạo đang biến đổi mọi ngóc ngách của tài chính, và ngành dịch vụ tài chính được ước tính sẽ chi một số tiền ấn tượng là 97 tỷ USD cho AI vào năm 2027. Khi các công nghệ như các tác nhân AI có khả năng tự quyết định định hình lại ngân hàng và trải nghiệm của khách hàng, một yếu tố đang nổi lên như lợi thế cạnh tranh mới: khả năng phát hiện. Hiện tại, 44% người tiêu dùng tin tưởng vào các tác nhân AI trong dịch vụ tài chính, báo hiệu một sự thay đổi trong hành vi của người tiêu dùng.

Các tác nhân AI đang vượt ra ngoài tư vấn tài chính cá nhân hóa và phát hiện gian lận. Không chỉ có những trường hợp sử dụng nổi lên khi chúng gợi ý các tùy chọn vay cho người tiêu dùng, mà cuối cùng chúng sẽ hoàn tất các đơn đăng ký cho họ và tự động phân phối quỹ. Trong tương lai gần, các tác nhân AI có khả năng sẽ xử lý mọi thứ từ việc điền vào mẫu đơn đến xác minh danh tính và khởi động quy trình thẩm định tự động.

Đối với các ngân hàng, câu hỏi không còn là liệu có trở thành ngân hàng sử dụng AI hay không, mà là nhanh chóng đến mức nào. Khi quy trình thẩm định tối ưu hóa AI và các nhà cho vay kỹ thuật số đầu tiên định hình lại thị trường, các tổ chức tài chính đầu tư ngay bây giờ sẽ giữ vững vị trí của họ trong hệ sinh thái tín dụng. Những người trì hoãn việc áp dụng AI có nguy cơ mất hoàn toàn khả năng nhìn thấy, khi những người vay trẻ tuổi, am hiểu công nghệ bỏ qua các kênh truyền thống để chọn các lựa chọn tự động thông minh hơn.

Khả Năng Phát Hiện Là Cánh Cửa Mới

Sử dụng một công cụ AI để tìm kiếm và đăng ký vay là bước nhảy vọt lớn tiếp theo trong trải nghiệm khách hàng, với thị trường các tác nhân AI trong dịch vụ tài chính dự kiến sẽ có giá trị 4.28 tỷ USD vào năm 2032. Và trong khi cơ hội này rất lớn cho các ngân hàng và tổ chức tài chính, điều này mang đến một vấn đề mới: sự vô hình.

Các công cụ AI không phát hiện và xếp hạng các khoản vay theo chất lượng; chúng được xếp hạng theo khả năng đọc hiểu. Điều này được gọi là tối ưu hóa động cơ trả lời (AEO). Nếu một sản phẩm vay không được cấu trúc để dễ dàng tiếp nhận, nó sẽ không được xem xét.

Ví dụ, nếu APR và tiêu chí đủ điều kiện của một nhà cho vay bị chôn vùi trong một tệp PDF, một công cụ AI sẽ không đưa ra khoản vay, bất kể nó có tính cạnh tranh đến đâu. Các ngân hàng phải đảm bảo rằng metadata của các đề nghị được công khai: các sản phẩm vay cần được mô tả rõ ràng trong các định dạng có cấu trúc—loại sản phẩm, APR, điều khoản và tiêu chí đủ điều kiện. Metadata có cấu trúc đảm bảo rằng các tác nhân AI có thể chính xác lập chỉ mục, so sánh và hành động trên các sản phẩm vay. Nếu không có nó, ngay cả những đề nghị vay xuất sắc cũng có thể vẫn vô hình.

Nhưng vấn đề khả năng phát hiện còn sâu hơn nữa. AEO giúp các tác nhân AI phát hiện các khoản vay, nhưng ngoài việc đưa dữ liệu vào đúng định dạng, các ngân hàng cũng cần cơ sở hạ tầng đúng đắn để cho phép các tác nhân AI cung cấp cho khách hàng một đề nghị vay từ AI.

Ví dụ, một khách hàng có thể nhập tiêu chí vay của họ vào một công cụ tìm kiếm tác nhân AI, và ngay lập tức hiển thị tất cả các đề nghị vay liên quan và tùy chọn tự động đăng ký. Chỉ với một cú nhấp chuột, khách hàng nhận được sự chấp thuận vay có điều kiện, hoàn toàn được hỗ trợ bởi dữ liệu có thể đọc được bằng máy và quy trình dựa trên API.

Các ngân hàng không có công nghệ cho vay dựa trên API, hành trình người dùng kỹ thuật số, dữ liệu không bị cô lập, và quy trình tự động hóa và quyết định sẽ không thể tham gia. Trong môi trường này, việc trở thành một nhà cho vay tốt hơn là không quan trọng nếu bạn không thể được phát hiện.

Nhưng điều này thì dễ nói hơn làm. Một báo cáo của PYMNTS cho thấy 75% các ngân hàng gặp khó khăn trong việc triển khai các giải pháp kỹ thuật số mới do cơ sở hạ tầng cũ của họ. Và “59% nhân viên ngân hàng coi hệ thống cũ của họ là một thách thức lớn trong kinh doanh, mô tả chúng như một “mớ bòng bong” của các công nghệ liên kết nhưng đã lỗi thời.”

Sự Công Bằng, và Ranh Giới Tuân Thủ Mới

Nếu khả năng phát hiện là cánh cửa vào cho vay tự động, sự công bằng là ranh giới tuân thủ mới. Các động cơ AI không chỉ có nguy cơ loại bỏ các sản phẩm không được tối ưu hóa cho khả năng phát hiện AI; chúng còn có nguy cơ loại bỏ toàn bộ các loại nhà cho vay không đáp ứng tiêu chuẩn kỹ thuật của họ. Nhưng ở đây vấn đề không phải là tầm nhìn; mà là sự công bằng.

Việc cho vay tự động hiện nay giới thiệu một biến thể hiện đại về việc cho vay thiên vị: người tiêu dùng có thể bị hướng tới các nhà cho vay có cơ sở hạ tầng đúng đắn—API, dữ liệu sạch, quy trình tự động—thay vì sản phẩm tài chính tốt nhất.

Nếu không có sự minh bạch về cách các nền tảng sử dụng AI xếp hạng hoặc phát hiện các đề nghị vay, người tiêu dùng có nguy cơ bị hướng tới các khoản vay chi phí cao hơn hoặc không phù hợp chỉ vì những nhà cho vay đó có cơ sở hạ tầng đúng đắn, không phải sản phẩm đúng đắn. Điều này tạo ra một điểm mù tuân thủ mới cho các nhà quản lý. Các nhà quản lý có thể sớm hỏi, “Cơ sở hạ tầng lỗi thời của ngân hàng bạn có đang thực sự chặn quyền truy cập vào những sản phẩm tốt nhất của bạn không?”

Trong nhiều thập kỷ, sự chú ý của các nhà quản lý đã tập trung vào các thực tiễn phân biệt trong quyết định cho vay. Nhưng khi việc cho vay tự động trở nên phổ biến, góc độ quản lý sẽ mở rộng. Các ngân hàng không chỉ có thể mất thị phần mà còn có thể bị coi là góp phần vào sự thiên vị hệ thống.

Các Ngân Hàng Vẫn Có Thể Cạnh Tranh—Nếu Họ Hiện Đại Hóa

Trên bề mặt, việc cho vay tự động có vẻ được thiết kế riêng cho các fintech, những người có hệ thống công nghệ được xây dựng cho tốc độ và tính linh hoạt. Nhưng lợi thế này không phải là độc quyền. Các ngân hàng chỉ cần cập nhật mô hình hoạt động của họ.

Các tác nhân AI mới nổi đang được thiết kế để tìm kiếm các sản phẩm phù hợp, hoàn tất các đơn đăng ký, nộp tài liệu KYC, và kích hoạt quy trình thẩm định tự động. Các ngân hàng chưa số hóa quy trình làm việc từ đầu đến cuối của họ có nguy cơ bị bỏ qua, ngay cả khi họ cung cấp tỷ lệ cạnh tranh. Họ cần một hệ thống phối hợp, hay nền tảng phối hợp, kết nối tất cả các phần quan trọng của quy trình cho vay, tự động hóa quy trình làm việc, và đảm bảo mỗi bước đều có thể đọc được bằng máy và có thể truy cập qua API.

Một lớp phối hợp cung cấp cơ sở hạ tầng này thường tích hợp tất cả các chức năng quan trọng cũng như các chức năng của bên thứ ba, bao gồm xác minh danh tính, KYC/KYB, chống gian lận, ngân hàng mở, kiểm tra rủi ro tín dụng và quyết định tự động.

Các fintech đã là bản địa API, nhưng nhiều ngân hàng cần phải theo kịp với các hệ thống công nghệ phân mảnh của họ. Nếu không có sự phối hợp, tất cả những tích hợp thiết yếu này vẫn ở trong các silo, và các tác nhân AI sẽ cần sự liên tục từ đầu đến cuối để cuối cùng cung cấp trải nghiệm đăng ký vay từ đầu đến cuối. Lớp phối hợp không chỉ hữu ích—nó là cầu nối cho phép các ngân hàng cũ có thể cạnh tranh trong hệ sinh thái cho vay tự động mà không phải phá hủy toàn bộ cơ sở hạ tầng của họ.

Các ngân hàng hiện đại hóa cơ sở hạ tầng của họ và tự động hóa quy trình làm việc của họ có thể lấy lại quyền kiểm soát quy trình cho vay, đảm bảo rằng các nền tảng AI phát hiện sản phẩm của họ và rằng khách hàng có thể truy cập vào những lựa chọn tốt nhất và phù hợp nhất có sẵn, không chỉ những cái dễ dàng nhất để phát hiện.