汤姆·拜恩是 nCino 的商业贷款总经理。
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人工智能在金融领域已不再是未来概念。
这种转变最显著的一个领域之一是商业贷款。从客户入职到风险评估，AI 正逐步深入那些曾由文书材料和漫长周期定义的流程。它的承诺是更快的审批、更明智的决策，以及让银行家有更多时间专注于客户关系。
但仍有一些问题——尤其是关于公平性、透明度，以及真正需要什么才能释放数据的价值。
在本次访谈中，我们听取了 Tom Byrne 的观点——nCino 商业贷款总经理。他兼具传统银行与金融科技的经验。如今，他重点关注商业银行如何利用数据和智能自动化来改进贷款决策——并提供更优质的服务。
对话涉及从可解释 AI 到未来几年商业银行从业者将会做什么等方方面面。拜恩也明确表示：以有意义的方式使用 AI，关键在于让现有数据真正变得有用。
你可以在下方阅读完整访谈！
问：你能分享一下你的职业发展历程，以及你是如何转变到 nCino 的欧洲、中东与非洲（EMEA）及国际入职——产品与工程总经理这一角色的吗？
**答：**在加入 nCino 之前，我先后从事过关系管理以及交付工作，所在机构是劳埃德银行集团。我负责在商业银行落地各种数字化转型项目的实施。
我于 2017 年加入 nCino，最初担任交付负责人，随后成为 EMEA 产品负责人。自 2021 年起，我一直担任欧洲、中东与非洲地区总经理——产品与工程。
最近，我的工作范围转向入职（onboarding）。我关注的是 EMEA 区域内金融机构的客户生命周期管理机会——在 nCino 平台中提升入职流程。
在实践中，这意味着为机构配备流程、数据与智能自动化，以及连接能力，从而在数字渠道与人工渠道之间简化其入职流程；这也改变了它们如何管理新客户与现有客户的关键活动。
问：你既在传统银行，也在金融科技领域工作过。你观察到技术在塑造商业贷款方面，最大的差异是什么？
**答：**传统银行以关系为导向，重点在于为客户创造价值，帮助他们实现财务目标。在数字化转型时代之前，“手边的工具”主要是支票簿。如今，银行已大力投资数字化前台，让客户更容易随时随地办理银行业务。然而，银行仍难以把这些相同的运营低效以及手工流程带到后台。
这正是金融科技发挥重要作用的地方。技术最初聚焦于满足数字化数据存储与交互的需求，这也是“云银行（cloud banking）”这一说法的来源。
如今，借助在**云基础设施（cloud infrastructure）**上建立的工作流程，金融科技正在利用 AI 和数据智能来增强银行的数据。这样一来，下一步演进让贷款专员更容易审阅客户入职时采集的大量数据，并将其汇总成易于理解的分析结论。
这使现有流程更高效，能为原本需要手工调研的环节提供洞察，并把宝贵时间还给银行，让它们把精力投入到客户身上。
问：AI 正在改变金融服务的许多方面。结合你的经验，近年来 AI 给商业贷款带来了哪些最重大的变化？
**答：**AI 正在迅速改变商业贷款的许多方面。其中一项最大的变化，是 AI 让贷方能够为客户提供高度个性化的服务。
通过为员工配备应对客户独特目标与情况所需的工具，AI 让审批速度更快，同时为客户提供更成熟的解决方案——从而进一步提升客户体验。
也正在部署 AI 工具来改进信用评估、欺诈检测和合规等流程，降低人为错误的潜在可能性，并让客户获得更高确定性。
在 nCino，我们能够以具有变革性的方式把 AI 创新带入市场，帮助机构释放数据价值，从而在行业中具备独特的定位。鉴于平台覆盖面之广，我们看到大量机会：创造自动化，并在流程中嵌入智能。
问：AI 驱动的贷款模型中的偏差正日益引发担忧。你在将 AI 集成到贷款决策中时，如何确保公平性与透明度？
**答：**在 nCino，我们一直在持续思考这一点。消除偏差的最佳方式，是采用可解释 AI 模型；这对于防止不公平的贷款行为、并与借款人建立信任至关重要。
当 AI 集成被正确使用时，它可能通过多种机制提升贷款决策的公平性。比如，AI 能分析替代数据类型，例如线上交易，以评估那些常因信用评分较低或缺乏信用记录而处于不利境地的借款人的信用风险。
借助其先进的预测分析能力，AI 可以预测借款人未来可能面临的财务困境，从而让贷方主动提供支持，降低潜在违约风险。同样，AI 也能帮助贷方看到与现有客户合作以扩展机构业务的机会。
问：当 AI 接管行政与运营任务后，你如何看待未来几年商业银行家的角色将如何演变？
**答：**随着 AI 越来越多地被部署用于完成行政任务，我们将其视为对商业银行家角色的增强。这将使员工更专注于客户，并进一步巩固这些关系。
当 AI 被用于更多手工且耗时的任务时，我认为银行将会接触到更多客户，客户满意度也会提升。此外，我认为员工会变得深度专业化：由 AI 驱动的洞察将引导员工去真正需要其专业知识的地方。
我认为 AI 将改善商业银行运营的四个核心领域：
* 智能解决方案：从银行收集的大量数据中提取价值，基于 AI 的智能解决方案可以构建并定制产品，以满足每位借款人的特定需求以及未来增长计划。 * 更智能的风险评估：AI 能分析大量财务与非传统数据 (，例如新闻文章、社交媒体)，以创建更准确、更加全面的信用画像。这将带来更聪明的贷款定价，并降低风险。 * 欺诈检测：AI 能实时识别欺诈申请与可疑活动，从而保护贷方免受潜在财务损失。 * 提升效率与自动化：AI 能自动化诸如文档分析、验证或生成等任务，显著减少处理时间与人工投入，让银行有更多时间开展关系建设，而这些时间此前被手工流程占用。
问：在落地 AI 驱动的贷款解决方案时，你遇到过哪些最大的挑战？你又是如何应对并克服的？
**答：**数据驱动着银行业。随着银行变得越来越数字化，它们所拥有的数据量也呈指数级增长。然而，管理这些数据并确保其可用性可能会成为一项挑战。
当 AI 用于干净的数据时，它能够对客户提供全景式快照，从而带来更深入的客户洞察；这有可能降低信贷损失、减少监控成本，并提升生产力。
将前台与后台与干净的数据对齐，可以显著提高员工效率，并改善客户体验。但如果机构在面对问题时问的是“我怎么获得更多数据”，而不是“我怎样从我已经拥有的数据中创造价值”，那么这些效率提升就无法实现。
当我们帮助客户克服这些挑战时，解锁数据的第一步是理解数据。通过向他们展示如何借助智能自动化更好地使用数据，他们就能打开通往更优分析、更智能解决方案以及更多时间用于建立客户关系的大门。
问：展望未来，你认为哪些新兴的 AI 趋势或创新将对商业贷款的未来产生最显著的影响？
**答：**随着 AI 从预测模型与生成模型发展为自主（agentic）解决方案，这类方案将越来越多地被加以运用；而智能自动化也将把复杂的多次点击任务转变为简单的一键式解决方案。
对数字化解决方案的需求不断增长，表明消费者已不再满足于“一刀切”的服务。为了保持竞争力，金融机构将越来越聚焦于关系管理。
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人工智能如何重塑商业贷款——与汤姆·伯恩的访谈
汤姆·拜恩是 nCino 的商业贷款总经理。
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人工智能在金融领域已不再是未来概念。
这种转变最显著的一个领域之一是商业贷款。从客户入职到风险评估，AI 正逐步深入那些曾由文书材料和漫长周期定义的流程。它的承诺是更快的审批、更明智的决策，以及让银行家有更多时间专注于客户关系。
但仍有一些问题——尤其是关于公平性、透明度，以及真正需要什么才能释放数据的价值。
在本次访谈中，我们听取了 Tom Byrne 的观点——nCino 商业贷款总经理。他兼具传统银行与金融科技的经验。如今，他重点关注商业银行如何利用数据和智能自动化来改进贷款决策——并提供更优质的服务。
对话涉及从可解释 AI 到未来几年商业银行从业者将会做什么等方方面面。拜恩也明确表示：以有意义的方式使用 AI，关键在于让现有数据真正变得有用。
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问：你能分享一下你的职业发展历程，以及你是如何转变到 nCino 的欧洲、中东与非洲（EMEA）及国际入职——产品与工程总经理这一角色的吗？
**答：**在加入 nCino 之前，我先后从事过关系管理以及交付工作，所在机构是劳埃德银行集团。我负责在商业银行落地各种数字化转型项目的实施。
我于 2017 年加入 nCino，最初担任交付负责人，随后成为 EMEA 产品负责人。自 2021 年起，我一直担任欧洲、中东与非洲地区总经理——产品与工程。
最近，我的工作范围转向入职（onboarding）。我关注的是 EMEA 区域内金融机构的客户生命周期管理机会——在 nCino 平台中提升入职流程。
在实践中，这意味着为机构配备流程、数据与智能自动化，以及连接能力，从而在数字渠道与人工渠道之间简化其入职流程；这也改变了它们如何管理新客户与现有客户的关键活动。
问：你既在传统银行，也在金融科技领域工作过。你观察到技术在塑造商业贷款方面，最大的差异是什么？
**答：**传统银行以关系为导向，重点在于为客户创造价值，帮助他们实现财务目标。在数字化转型时代之前，“手边的工具”主要是支票簿。如今，银行已大力投资数字化前台，让客户更容易随时随地办理银行业务。然而，银行仍难以把这些相同的运营低效以及手工流程带到后台。
这正是金融科技发挥重要作用的地方。技术最初聚焦于满足数字化数据存储与交互的需求，这也是“云银行（cloud banking）”这一说法的来源。
如今，借助在**云基础设施（cloud infrastructure）**上建立的工作流程，金融科技正在利用 AI 和数据智能来增强银行的数据。这样一来，下一步演进让贷款专员更容易审阅客户入职时采集的大量数据，并将其汇总成易于理解的分析结论。
这使现有流程更高效，能为原本需要手工调研的环节提供洞察，并把宝贵时间还给银行，让它们把精力投入到客户身上。
问：AI 正在改变金融服务的许多方面。结合你的经验，近年来 AI 给商业贷款带来了哪些最重大的变化？
**答：**AI 正在迅速改变商业贷款的许多方面。其中一项最大的变化，是 AI 让贷方能够为客户提供高度个性化的服务。
通过为员工配备应对客户独特目标与情况所需的工具，AI 让审批速度更快，同时为客户提供更成熟的解决方案——从而进一步提升客户体验。
也正在部署 AI 工具来改进信用评估、欺诈检测和合规等流程，降低人为错误的潜在可能性，并让客户获得更高确定性。
在 nCino，我们能够以具有变革性的方式把 AI 创新带入市场，帮助机构释放数据价值，从而在行业中具备独特的定位。鉴于平台覆盖面之广，我们看到大量机会：创造自动化，并在流程中嵌入智能。
问：AI 驱动的贷款模型中的偏差正日益引发担忧。你在将 AI 集成到贷款决策中时，如何确保公平性与透明度？
**答：**在 nCino，我们一直在持续思考这一点。消除偏差的最佳方式，是采用可解释 AI 模型；这对于防止不公平的贷款行为、并与借款人建立信任至关重要。
当 AI 集成被正确使用时，它可能通过多种机制提升贷款决策的公平性。比如，AI 能分析替代数据类型，例如线上交易，以评估那些常因信用评分较低或缺乏信用记录而处于不利境地的借款人的信用风险。
借助其先进的预测分析能力，AI 可以预测借款人未来可能面临的财务困境，从而让贷方主动提供支持，降低潜在违约风险。同样，AI 也能帮助贷方看到与现有客户合作以扩展机构业务的机会。
问：当 AI 接管行政与运营任务后，你如何看待未来几年商业银行家的角色将如何演变？
**答：**随着 AI 越来越多地被部署用于完成行政任务，我们将其视为对商业银行家角色的增强。这将使员工更专注于客户，并进一步巩固这些关系。
当 AI 被用于更多手工且耗时的任务时，我认为银行将会接触到更多客户，客户满意度也会提升。此外，我认为员工会变得深度专业化：由 AI 驱动的洞察将引导员工去真正需要其专业知识的地方。
我认为 AI 将改善商业银行运营的四个核心领域：
问：在落地 AI 驱动的贷款解决方案时，你遇到过哪些最大的挑战？你又是如何应对并克服的？
**答：**数据驱动着银行业。随着银行变得越来越数字化，它们所拥有的数据量也呈指数级增长。然而，管理这些数据并确保其可用性可能会成为一项挑战。
当 AI 用于干净的数据时，它能够对客户提供全景式快照，从而带来更深入的客户洞察；这有可能降低信贷损失、减少监控成本，并提升生产力。
将前台与后台与干净的数据对齐，可以显著提高员工效率，并改善客户体验。但如果机构在面对问题时问的是“我怎么获得更多数据”，而不是“我怎样从我已经拥有的数据中创造价值”，那么这些效率提升就无法实现。
当我们帮助客户克服这些挑战时，解锁数据的第一步是理解数据。通过向他们展示如何借助智能自动化更好地使用数据，他们就能打开通往更优分析、更智能解决方案以及更多时间用于建立客户关系的大门。
问：展望未来，你认为哪些新兴的 AI 趋势或创新将对商业贷款的未来产生最显著的影响？
**答：**随着 AI 从预测模型与生成模型发展为自主（agentic）解决方案，这类方案将越来越多地被加以运用；而智能自动化也将把复杂的多次点击任务转变为简单的一键式解决方案。
对数字化解决方案的需求不断增长，表明消费者已不再满足于“一刀切”的服务。为了保持竞争力，金融机构将越来越聚焦于关系管理。