Cách AI Đang Định Hình Lại Cho vay Thương mại - Phỏng vấn với Tom Byrne

Tom Byrne** là Giám đốc Quản lý cho vay thương mại tại nCino.**

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 không còn là một khái niệm trong tương lai trong lĩnh vực tài chính nữa.

Một lĩnh vực mà sự chuyển đổi này rõ ràng nhất là cho vay thương mại. Từ việc onboarding đến đánh giá rủi ro, AI đang đi sâu hơn vào các quy trình từng được định nghĩa bởi giấy tờ và thời gian chờ đợi dài. Lời hứa là các phê duyệt nhanh hơn, quyết định thông minh hơn, và nhiều thời gian hơn để các ngân hàng tập trung vào mối quan hệ.

Nhưng vẫn còn những câu hỏi — đặc biệt về công bằng, minh bạch, và những gì thực sự cần để khai thác giá trị của dữ liệu.

Trong cuộc phỏng vấn này,** chúng tôi nghe từ Tom Byrne**, Giám đốc Quản lý cho vay thương mại tại nCino, người mang kinh nghiệm từ cả ngân hàng truyền thống và fintech. Hôm nay, ông tập trung vào cách các ngân hàng thương mại có thể sử dụng dữ liệu và tự động hóa thông minh để cải thiện quyết định cho vay — và cung cấp dịch vụ tốt hơn.

Cuộc trò chuyện đề cập đến mọi thứ từ AI giải thích được đến những gì các ngân hàng thương mại sẽ làm trong những năm tới. Byrne cũng làm rõ một điều: sử dụng AI một cách có ý nghĩa là làm cho dữ liệu hiện có trở nên hữu ích.

Bạn có thể đọc toàn bộ cuộc phỏng vấn dưới đây!

R: Bạn có thể chia sẻ một chút về hành trình sự nghiệp của mình và cách bạn chuyển đổi vai trò Giám đốc Quản lý, EMEA & Onboarding Quốc tế – Sản phẩm và Kỹ thuật tại nCino không?

T: Trước khi gia nhập nCino, tôi làm việc trong quản lý mối quan hệ và sau đó là giao hàng tại Lloyds Banking Group, nơi tôi quản lý việc triển khai nhiều dự án chuyển đổi số trong ngân hàng thương mại.

Tôi gia nhập nCino vào năm 2017, ban đầu làm Trưởng nhóm Giao hàng trước khi trở thành Trưởng phòng Sản phẩm cho khu vực EMEA. Tôi giữ vị trí Giám đốc Quản lý, EMEA – Sản phẩm và Kỹ thuật từ năm 2021.

Gần đây, tôi đã chuyển phạm vi sang onboarding, nơi tôi tập trung vào các cơ hội Quản lý vòng đời khách hàng tại các tổ chức tài chính trong khu vực EMEA — nâng cao quy trình onboarding trong Nền tảng nCino.

Trong thực tế, điều này có nghĩa là trang bị cho các tổ chức các quy trình, dữ liệu & tự động hóa trí tuệ, và kết nối để tối ưu hóa quá trình onboarding của họ qua cả kênh số và kênh nhân sự, thay đổi cách họ quản lý các hoạt động quan trọng cho khách hàng mới và khách hàng hiện có.

R: Đã làm việc trong cả ngân hàng truyền thống và fintech, bạn nhận thấy những khác biệt lớn nhất trong cách công nghệ đang định hình cho vay thương mại là gì?

T: Ngân hàng truyền thống dựa trên mối quan hệ, tập trung vào việc mang lại giá trị cho khách hàng và giúp họ đạt được mục tiêu tài chính. Trước thời kỳ chuyển đổi số, công cụ của họ là sổ séc. Giờ đây, ngân hàng đã đầu tư mạnh vào các giao diện số giúp khách hàng dễ dàng giao dịch mọi lúc mọi nơi. Tuy nhiên, ngân hàng vẫn gặp khó khăn trong việc mang những hiệu quả vận hành và quy trình thủ công này vào phía sau hậu trường.

Đây là nơi fintech đóng vai trò quan trọng. Công nghệ ban đầu tập trung vào việc giải quyết nhu cầu lưu trữ dữ liệu số hóa và tương tác, chính là nơi bạn có thuật ngữ ‘ngân hàng đám mây’.

Giờ đây, dựa trên các quy trình làm việc được thiết lập trên hạ tầng đám mây, fintech đang nâng cao dữ liệu của ngân hàng bằng AI và trí tuệ dữ liệu. Tiến trình tiếp theo này giúp các nhân viên cho vay dễ dàng xem xét lượng lớn dữ liệu thu thập khi onboarding khách hàng, tổng hợp thành phân tích dễ hiểu.

Điều này làm cho các quy trình hiện tại hiệu quả hơn, cung cấp những hiểu biết về các bước ban đầu đòi hỏi nghiên cứu thủ công, và trả lại thời gian quý giá cho ngân hàng để tập trung vào khách hàng của họ.

R: AI đang biến đổi nhiều khía cạnh của dịch vụ tài chính. Dựa trên kinh nghiệm của bạn, những thay đổi đáng kể nhất mà AI mang lại cho vay thương mại trong những năm gần đây là gì?

T: AI đang thay đổi nhanh chóng nhiều khía cạnh của cho vay thương mại. Một trong những thay đổi lớn nhất là khả năng cá nhân hóa cao mà AI đã giúp các nhà cho vay cung cấp cho khách hàng của họ.

Bằng cách trang bị cho nhân viên các công cụ cần thiết để giải quyết các mục tiêu và hoàn cảnh đặc thù của khách hàng, AI giúp quá trình phê duyệt nhanh hơn, đồng thời cung cấp các giải pháp tinh vi hơn cho khách hàng – nâng cao trải nghiệm khách hàng hơn nữa.

Các công cụ AI cũng đang được triển khai để cải thiện các quy trình như đánh giá tín dụng, phát hiện gian lận, và tuân thủ quy định, giảm thiểu khả năng sai sót của con người và mang lại độ chắc chắn cao hơn cho khách hàng.

Tại nCino, chúng tôi có vị thế độc đáo để mang đổi mới AI ra thị trường theo cách tạo ra bước đột phá bằng cách giúp các tổ chức khai thác dữ liệu của họ để tạo ra giá trị. Với phạm vi của nền tảng, chúng tôi thấy rất nhiều cơ hội để tạo tự động hóa và nhúng trí tuệ vào các quy trình.

R: Định kiến trong các mô hình cho vay dựa trên AI ngày càng là mối quan tâm. Bạn tiếp cận việc đảm bảo công bằng và minh bạch khi tích hợp AI vào quyết định cho vay như thế nào?

T: Đây là điều chúng tôi luôn suy nghĩ tại nCino. Cách tốt nhất để loại bỏ định kiến là áp dụng các mô hình AI giải thích được, điều này rất quan trọng để ngăn chặn các hành vi cho vay không công bằng và xây dựng lòng tin với người vay.

Khi được sử dụng đúng cách, tích hợp AI có thể tăng cường công bằng trong các quyết định cho vay thông qua nhiều cơ chế khác nhau. Ví dụ, AI có thể phân tích các loại dữ liệu thay thế, như giao dịch trực tuyến, để đánh giá rủi ro tín dụng của các người vay thường bị thiệt thòi do điểm tín dụng thấp hoặc thiếu lịch sử tín dụng.

Thông qua khả năng dự đoán phân tích tiên tiến, AI có thể dự báo các khó khăn tài chính trong tương lai của người vay, cho phép các nhà cho vay chủ động hỗ trợ, giảm thiểu khả năng vỡ nợ. Tương tự, AI còn giúp các nhà cho vay nhận biết các cơ hội với khách hàng hiện tại để mở rộng kinh doanh với tổ chức.

R: Khi AI đảm nhận các nhiệm vụ hành chính và vận hành, bạn thấy vai trò của các ngân hàng thương mại sẽ phát triển như thế nào trong những năm tới?

T: Khi AI ngày càng được triển khai để thực hiện các nhiệm vụ hành chính, chúng tôi xem đó như một sự bổ sung cho vai trò của các ngân hàng thương mại. Điều này sẽ giúp nhân viên tập trung hơn vào khách hàng của họ và củng cố các mối quan hệ này.

Khi AI được sử dụng cho các nhiệm vụ thủ công, tốn thời gian hơn, tôi nghĩ chúng ta sẽ thấy số lượng khách hàng ngân hàng tiếp cận tăng lên và sự hài lòng của khách hàng cũng tăng theo. Thêm vào đó, tôi nghĩ nhân viên sẽ trở nên chuyên sâu hơn, với các hiểu biết dựa trên AI hướng dẫn họ đến đúng nơi cần chuyên môn thực sự.

Có bốn lĩnh vực cốt lõi mà tôi nghĩ AI sẽ nâng cao hoạt động của các ngân hàng thương mại:

*   Giải pháp thông minh: Lấy dữ liệu khổng lồ mà ngân hàng thu thập, các giải pháp thông minh, dựa trên AI có thể xây dựng và tùy chỉnh sản phẩm phù hợp với nhu cầu cụ thể và kế hoạch phát triển trong tương lai của từng người vay.
*   Đánh giá rủi ro thông minh hơn: AI có thể phân tích lượng lớn dữ liệu tài chính và phi truyền thống (ví dụ như bài báo, mạng xã hội) để tạo ra hồ sơ tín dụng chính xác và toàn diện hơn. Điều này dẫn đến định giá khoản vay thông minh hơn và giảm rủi ro.
*   Phát hiện gian lận: AI có thể phát hiện các đơn xin vay gian lận và hoạt động đáng ngờ trong thời gian thực, bảo vệ các nhà cho vay khỏi các tổn thất tài chính tiềm năng.
*   Hiệu quả và tự động hóa cải tiến: AI có thể tự động hóa các nhiệm vụ như phân tích, xác minh hoặc tạo tài liệu, giảm đáng kể thời gian xử lý và công sức thủ công, cho phép dành nhiều thời gian hơn cho xây dựng mối quan hệ mà trước đây dành cho các quy trình thủ công.

R: Một số thách thức lớn nhất bạn đã gặp phải khi triển khai các giải pháp dựa trên AI trong cho vay là gì, và bạn đã vượt qua chúng như thế nào?

T: Dữ liệu là động lực của ngành ngân hàng, và khi ngành ngân hàng trở nên số hóa hơn, lượng dữ liệu mà các ngân hàng có đã tăng theo cấp số nhân. Tuy nhiên, quản lý dữ liệu đó và đảm bảo nó có thể sử dụng được là một thách thức.

Khi sử dụng dữ liệu sạch, AI có thể cung cấp một bức tranh toàn diện về khách hàng, giúp nâng cao hiểu biết về khách hàng, có tiềm năng giảm thiểu tổn thất tín dụng, giảm chi phí giám sát, và nâng cao năng suất.

Việc phối hợp giữa các bộ phận phía trước và phía sau với dữ liệu sạch có thể tăng đáng kể hiệu quả cho nhân viên và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Nhưng những lợi ích này không thể đạt được nếu các tổ chức chỉ hỏi ‘làm thế nào để có thêm dữ liệu’ trong khi thực ra nên hỏi ‘làm thế nào để tạo giá trị từ dữ liệu đã có?’.

Khi xem xét các thách thức mà chúng tôi đã giúp khách hàng vượt qua, bước đầu tiên để khai thác dữ liệu là hiểu rõ về nó. Bằng cách hướng dẫn họ cách sử dụng dữ liệu tốt hơn thông qua tự động hóa thông minh, họ mở ra cánh cửa cho phân tích tốt hơn, giải pháp thông minh hơn, và nhiều thời gian hơn để xây dựng mối quan hệ với khách hàng.

R: Nhìn về phía trước, bạn tin rằng những xu hướng hoặc đổi mới nào trong AI sẽ có tác động lớn nhất đến tương lai của cho vay thương mại?

T: Khi AI tiến hóa từ các mô hình dự đoán và tạo ra, các giải pháp có khả năng hành động sẽ ngày càng được tận dụng nhiều hơn và tự động hóa thông minh sẽ biến các nhiệm vụ phức tạp nhiều lần nhấp chuột thành các giải pháp đơn nhấp chuột đơn giản.

Nhu cầu ngày càng tăng về các giải pháp số thể hiện rõ rằng người tiêu dùng không còn hài lòng với dịch vụ phù hợp chung một kiểu. Để duy trì tính cạnh tranh, các tổ chức tài chính sẽ ngày càng tập trung vào quản lý mối quan hệ.