Khoảng cách Khám phá AI: Tại sao các khoản vay tốt có nguy cơ bị bỏ qua, và Ngân hàng có thể làm gì

Yaacov Martin là CEO 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

AI đang biến đổi mọi góc cạnh của tài chính, và ngành dịch vụ tài chính ước tính sẽ chi tiêu ấn tượng là $97 tỷ đô la cho AI vào năm 2027. Khi các công nghệ như các đại lý AI tự hành định hình lại ngân hàng và trải nghiệm khách hàng, một yếu tố nổi lên như lợi thế cạnh tranh mới: khả năng phát hiện. Ngay từ bây giờ, 44% người tiêu dùng tin tưởng vào các đại lý AI trong dịch vụ tài chính, báo hiệu một sự thay đổi trong hành vi tiêu dùng.

Các đại lý AI đang tiến xa hơn việc cung cấp lời khuyên tài chính cá nhân hóa và phát hiện gian lận. Không chỉ có các trường hợp sử dụng xuất hiện khi chúng hiển thị các tùy chọn vay cho người tiêu dùng, mà cuối cùng chúng còn hoàn thành các đơn xin vay giúp họ và tự động phân phối quỹ. Trong tương lai gần, các đại lý AI có khả năng xử lý mọi thứ từ điền vào mẫu đơn đến xác minh danh tính và khởi tạo quá trình bảo hiểm tự động.

Đối với các ngân hàng, câu hỏi không còn là có nên trở thành ngân hàng dựa trên AI hay không, mà là tốc độ như thế nào. Khi các quy trình bảo hiểm tối ưu hóa bằng 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 trung tâm của hệ sinh thái tín dụng. Những ai chậm trễ trong việc áp dụng AI sẽ đối mặt với nguy cơ mất khả năng hiển thị hoàn toàn, khi các khách vay trẻ tuổi, thành thạo công nghệ, bỏ qua các kênh truyền thống để chuyển sang các lựa chọn thông minh hơn, tự động hơn.

Khả năng phát hiện là cánh cửa mới

Việc sử dụng một động cơ AI để tìm kiếm và nộp đơn vay là bước nhảy lớn tiếp theo trong trải nghiệm khách hàng, với thị trường đại lý AI trong dịch vụ tài chính toàn cầu dự kiến trị giá 4,28 tỷ đô la vào năm 2032. Và trong khi cơ hội này là khổng lồ đối với các ngân hàng và tổ chức tài chính, điều này cũng đặt ra một vấn đề mới: sự vô hình.

Các động cơ AI không phát hiện và xếp hạng các khoản vay theo chất lượng; chúng được xếp hạng theo khả năng đọc hiểu. Đây 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 lãi suất APR và tiêu chí đủ điều kiện của một nhà cho vay bị chôn vùi trong một tệp PDF, thì một động cơ AI sẽ không hiển thị khoản vay đó, bất kể tính cạnh tranh của nó. Các ngân hàng phải đảm bảo rằng dữ liệu mô tả sản phẩm rõ ràng: loại sản phẩm, APR, điều khoản, và tiêu chí đủ điều kiện. Metadata có cấu trúc giúp các đại lý AI có thể lập chỉ mục chính xác, so sánh và hành động dựa trên các sản phẩm vay. Nếu không có, ngay cả các đề nghị vay xuất sắc cũng có thể vẫn vô hình.

Nhưng vấn đề về khả năng phát hiện còn sâu xa hơn nữa. AEO giúp các đại lý AI hiển thị các khoản vay, nhưng ngoài việc đưa dữ liệu vào định dạng phù hợp, các ngân hàng còn cần hạ tầng phù hợp để cho phép các đại lý AI cung cấp cho khách hàng một đề nghị vay do AI nguồn gốc.

Ví dụ, một khách hàng có thể nhập tiêu chí vay của mình vào một công cụ tìm kiếm của đại lý AI, ngay lập tức hiển thị tất cả các đề nghị vay phù hợp và tùy chọn tự động nộp đơn. Chỉ với một cú nhấp chuột, khách hàng nhận được phê duyệt vay có điều kiện, hoàn toàn dựa trên dữ liệu có thể đọc hiểu và quy trình làm việc dựa trên API.

Các ngân hàng không có công nghệ cho vay dựa trên API, hành trình người dùng số hóa, dữ liệu không bị cô lập, và tự động hóa onboarding và ra quyết định sẽ không thể cạnh tranh. Trong môi trường này, việc trở thành nhà cho vay tốt hơn là không đủ nếu bạn không thể phát hiện.

Nhưng điều này dễ nói hơn làm. Một báo cáo của PYMNTS cho thấy 75% ngân hàng gặp khó khăn trong việc triển khai các giải pháp số mới do hạ tầng cũ kỹ của họ. Và “59% các ngân hàng xem hệ thống cũ của họ là một thách thức lớn cho doanh nghiệp, mô tả chúng như một ‘mớ spaghetti’ của các công nghệ liên kết nhưng lạc hậu.”

Công bằng và biên giới tuân thủ mới

Nếu khả năng phát hiện là cánh cửa chính cho cho vay dựa trên AI, thì công bằng là biên giới tuân thủ mới. Các động cơ AI không chỉ có nguy cơ loại trừ các sản phẩm không tối ưu hóa cho khả năng phát hiện AI; chúng còn đe dọa loại trừ toàn bộ các nhóm nhà cho vay không đáp ứng tiêu chuẩn kỹ thuật của họ. Nhưng vấn đề ở đây không phải là khả năng hiển thị; mà là công bằng.

Việc cho vay dựa trên AI ngày nay giới thiệu một biến thể hiện đại của việc cho vay thiên vị: người tiêu dùng có thể bị hướng tới các nhà cho vay có hạ tầng phù hợp—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 dựa trên AI xếp hạng hoặc hiển thị các đề nghị vay, người tiêu dùng có thể bị hướng tới các khoản vay có chi phí cao hơn hoặc ít phù hợp hơn chỉ vì các nhà cho vay đó có hạ tầng phù hợp, chứ không phải sản phẩm tốt nhất. Điều này tạo ra một điểm mù mới về tuân thủ cho các nhà quản lý. Các nhà quản lý có thể sớm hỏi, “Hạ tầng cũ kỹ của ngân hàng của bạn có thực sự chặn truy cập vào các sản phẩm tốt nhất của bạn không?”

Trong nhiều thập kỷ, sự giám sát của cơ quan quản lý tập trung vào các thực hành phân biệt đối xử trong quyết định cho vay. Nhưng khi cho vay dựa trên AI trở nên phổ biến, tầm nhìn của cơ quan quản lý sẽ mở rộng. Các ngân hàng không hiện đại hóa có thể không chỉ mất thị phần; họ còn có thể bị xem là góp phần vào thành kiến hệ thống.

Ngân hàng vẫn có thể cạnh tranh—Nếu họ hiện đại hóa

Trên bề mặt, cho vay dựa trên AI dường như phù hợp hoàn hảo cho các fintech, những công nghệ của họ được xây dựng để nhanh chóng và linh hoạt. Nhưng lợi thế không phải là độc quyền. Các ngân hàng chỉ cần cập nhật mô hình hoạt động của mình.

Các đại lý AI mới nổi đang được thiết kế để xác định các sản phẩm phù hợp, hoàn thành hồ sơ, nộp tài liệu KYC, và kích hoạt bảo hiểm tự động. Các ngân hàng chưa số hóa quy trình toàn diện của mình có nguy cơ bị bỏ qua, ngay cả khi họ cung cấp lãi suất cạnh tranh. Họ cần một hệ thống phối hợp, hoặc nền tảng điều phối, kết nối tất cả các phần quan trọng của quy trình cho vay, tự động hóa các quy trình làm việc, và đảm bảo mỗi bước đều có thể đọc hiểu và truy cập qua API.

Một lớp điều phối cung cấp hạ tầng này thường tích hợp tất cả các chức năng quan trọng cũng như 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 ra quyết định tự động.

Các fintech đã là nền tảng API rồi, nhưng nhiều ngân hàng còn phải bắt kịp với các công nghệ phân mảnh của họ. Nếu không có lớp điều phối, tất cả các tích hợp thiết yếu này vẫn còn bị cô lập, và các đại lý AI sẽ cần có tính liên tục toàn diện để cuối cùng cung cấp trải nghiệm nộp đơn vay toàn diện. Lớp điều phối không chỉ hữu ích—nó là cầu nối giúp các ngân hàng truyền thống cạnh tranh trong hệ sinh thái cho vay dựa trên AI mà không cần phải phá bỏ toàn bộ hạ tầng của họ.

Các ngân hàng hiện đại hóa hạ tầng và tự động hóa quy trình làm việc có thể lấy lại quyền kiểm soát quy trình cho vay, đảm bảo các nền tảng AI hiển thị sản phẩm của họ và khách hàng có thể truy cập dựa trên AI các lựa chọn tốt nhất và phù hợp nhất, chứ không chỉ những lựa chọn dễ dàng hiển thị.