_**布胡尚·乔希，马纳斯·潘达博士，拉贾·巴苏**_ * * ***发现顶尖金融科技新闻和活动！****订阅FinTech Weekly的新闻通讯****由摩根大通、Coinbase、黑岩、Klarna等高管阅读*** * * 金融服务行业正经历着范式转变，生成性人工智能（GenAI）和自主人工智能系统正在重新定义业务流程——其中之一就是信贷决策。银行如今正采用由人工智能驱动的系统，提升预测的准确性，同时自动化复杂的工作流程。本文探讨了如何在信贷评估过程中战略性地部署GenAI和自主人工智能，以显著提升效率和自动化水平，同时应对治理、风险和合规方面的考量。 **GenAI的优势：智能数据丰富**-------------------------------------------------------数据是信贷评估的生命线。银行和金融机构利用逻辑和启发式模型评估大量数据元素。随着GenAI的出现，这一过程实现了飞跃，因为GenAI模型具备评估非结构化数据的能力，能够生成有价值的洞察。生成合成数据以提前模拟场景，也是评估过程中的一个关键变化。GenAI模型擅长解析非结构化信息，将其转化为结构化数据。这一能力使得提取关键属性成为可能，例如收入一致性、支付不一致性、就业数据、可支配支出等，这些都能在承保评估中提供重要洞察。合成数据的生成是GenAI模型提供的一项能力，可用于强有力的建模和验证。这有助于缓解边缘案例中的数据稀疏问题。人工智能模型可以用来定义极端场景，加入更细致的标准——如流动性缓冲、收入波动等——并用合成数据进行验证。这些保护隐私的数据增强了模型的普遍适用性和对尾部风险的韧性。多模态GenAI系统可以通过比对，标记出不一致之处——比如申报收入与税务记录、银行对账单之间的差异。这些耗时的手动操作可以通过提升合规性、检测差距和改善数据完整性来加快。 **自主人工智能：编排自主工作流程**-----------------------------------------------------虽然多模态GenAI系统有助于确保数据完整性、创建和验证极端场景，自主人工智能网络则引导自主工作流程。自主人工智能通过自主决策，进一步优化评估流程，处理离散任务。由多个专家代理组成的自主AI网络，能够同时执行多个离散任务。身份验证、文档检索与验证、指标评估、外部数据验证、信用局检查、心理测评等，都可以由专业代理同时完成。每个代理都设有明确目标、成功指标和升级流程，使流程更快、更准确。这个自主代理网络强制执行业务逻辑，调用预测模型，并根据置信阈值自动路由申请，动态自动化流程。例如，低置信度的决策或异常标记会自动升级到人工承保人员，并通过消息系统发出警报以便采取行动。同时，自主系统还能主动监控申请，检测矛盾，启动修正机制。类似地，如果申请人的信用档案处于灰色区域，可以自动触发二次审核、请求补充资料或引入人工审核。案例：一家大型国际银行最近实现了一个完全自动化的客户邮件案件管理流程——包括案件注册、工作流程调用、状态跟踪和沟通——将处理时间缩短到原来的一半。此外，自然语言处理（NLP）能力使得代理可以与申请人实时对话，澄清模糊之处，收集缺失数据，并总结下一步措施——支持多语言和语音交互。这减少了摩擦，提高了完成率，尤其是在服务不足或犹豫的客户群体中。 **混合架构：平衡准确性与可解释性**-----------------------------------------------------------------GenAI和自主人工智能技术共同设计流程和架构——提升效率的同时，也平衡了结果的准确性和可解释性。 结合自主人工智能与GenAI模型的混合架构，增强了预测能力，提供了更丰富的数据和更高的监管透明度。结合AI代理还能增强系统的鲁棒性和自动执行能力。GenAI可以生成反事实解释——“假设”场景，展示申请人如何改善贷款资格；而自主系统则可以收集结果数据，整理极端案例，并启动再训练周期。这种自适应的自我学习过程，借助更干净的数据集和合理的边缘场景，提升了客户贷款资格评估的准确性。**行动呼吁：构建可信赖的人工智能系统以实现更精准的评估**--------------------------------------------------------------------------------信贷资格评估是一个复杂的过程，影响客户体验和长期合作关系。在重新设计流程时，应牢记以下关键建议：a）引入人机协作架构，以增强决策的可追溯性和可解释性；b）正确识别和映射决策结果与相关特征，解决可解释性和审计问题；c）实施负责任的AI防护措施和操作保障，例如基于角色的访问控制、升级流程等，以增强流程的韧性。**结论**--------------信贷决策流程正处于转折点，GenAI和自主人工智能正在重新定义业务流程——使贷款生态系统更高效、更具韧性。那些在设计、治理和数据模型方面投入深思熟虑、实现自动化高风险用例的金融机构，将引领智能承保的新时代。
具备代理能力的AI驱动信用评估流程：战略蓝图
布胡尚·乔希，马纳斯·潘达博士，拉贾·巴苏
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由摩根大通、Coinbase、黑岩、Klarna等高管阅读
金融服务行业正经历着范式转变，生成性人工智能（GenAI）和自主人工智能系统正在重新定义业务流程——其中之一就是信贷决策。银行如今正采用由人工智能驱动的系统，提升预测的准确性，同时自动化复杂的工作流程。本文探讨了如何在信贷评估过程中战略性地部署GenAI和自主人工智能，以显著提升效率和自动化水平，同时应对治理、风险和合规方面的考量。
GenAI的优势：智能数据丰富
数据是信贷评估的生命线。银行和金融机构利用逻辑和启发式模型评估大量数据元素。随着GenAI的出现，这一过程实现了飞跃，因为GenAI模型具备评估非结构化数据的能力，能够生成有价值的洞察。生成合成数据以提前模拟场景，也是评估过程中的一个关键变化。
GenAI模型擅长解析非结构化信息，将其转化为结构化数据。这一能力使得提取关键属性成为可能，例如收入一致性、支付不一致性、就业数据、可支配支出等，这些都能在承保评估中提供重要洞察。
合成数据的生成是GenAI模型提供的一项能力，可用于强有力的建模和验证。这有助于缓解边缘案例中的数据稀疏问题。人工智能模型可以用来定义极端场景，加入更细致的标准——如流动性缓冲、收入波动等——并用合成数据进行验证。这些保护隐私的数据增强了模型的普遍适用性和对尾部风险的韧性。
多模态GenAI系统可以通过比对，标记出不一致之处——比如申报收入与税务记录、银行对账单之间的差异。这些耗时的手动操作可以通过提升合规性、检测差距和改善数据完整性来加快。
自主人工智能：编排自主工作流程
虽然多模态GenAI系统有助于确保数据完整性、创建和验证极端场景，自主人工智能网络则引导自主工作流程。
自主人工智能通过自主决策，进一步优化评估流程，处理离散任务。由多个专家代理组成的自主AI网络，能够同时执行多个离散任务。身份验证、文档检索与验证、指标评估、外部数据验证、信用局检查、心理测评等，都可以由专业代理同时完成。每个代理都设有明确目标、成功指标和升级流程，使流程更快、更准确。
这个自主代理网络强制执行业务逻辑，调用预测模型，并根据置信阈值自动路由申请，动态自动化流程。例如，低置信度的决策或异常标记会自动升级到人工承保人员，并通过消息系统发出警报以便采取行动。同时，自主系统还能主动监控申请，检测矛盾，启动修正机制。类似地，如果申请人的信用档案处于灰色区域，可以自动触发二次审核、请求补充资料或引入人工审核。
案例：一家大型国际银行最近实现了一个完全自动化的客户邮件案件管理流程——包括案件注册、工作流程调用、状态跟踪和沟通——将处理时间缩短到原来的一半。
此外，自然语言处理（NLP）能力使得代理可以与申请人实时对话，澄清模糊之处，收集缺失数据，并总结下一步措施——支持多语言和语音交互。这减少了摩擦，提高了完成率，尤其是在服务不足或犹豫的客户群体中。
混合架构：平衡准确性与可解释性
GenAI和自主人工智能技术共同设计流程和架构——提升效率的同时，也平衡了结果的准确性和可解释性。
结合自主人工智能与GenAI模型的混合架构，增强了预测能力，提供了更丰富的数据和更高的监管透明度。结合AI代理还能增强系统的鲁棒性和自动执行能力。
GenAI可以生成反事实解释——“假设”场景，展示申请人如何改善贷款资格；而自主系统则可以收集结果数据，整理极端案例，并启动再训练周期。这种自适应的自我学习过程，借助更干净的数据集和合理的边缘场景，提升了客户贷款资格评估的准确性。
行动呼吁：构建可信赖的人工智能系统以实现更精准的评估
信贷资格评估是一个复杂的过程，影响客户体验和长期合作关系。在重新设计流程时，应牢记以下关键建议：a）引入人机协作架构，以增强决策的可追溯性和可解释性；b）正确识别和映射决策结果与相关特征，解决可解释性和审计问题；c）实施负责任的AI防护措施和操作保障，例如基于角色的访问控制、升级流程等，以增强流程的韧性。
结论
信贷决策流程正处于转折点，GenAI和自主人工智能正在重新定义业务流程——使贷款生态系统更高效、更具韧性。那些在设计、治理和数据模型方面投入深思熟虑、实现自动化高风险用例的金融机构，将引领智能承保的新时代。