Iespējams, ja Jānis Pliekšāns (Rainis) dzīvotu šajos laikos, viņa spārnotā frāze “pastāvēs, kas mainīsies” varētu arī skanēt apmēram kā virsrakstā. Attīstoties kreditēšanas nozarei, mākslīgais intelekts (MI) nav tikai papildu rīks, ko uzņēmumi var izmantot dažādu procesu automatizācijai. MI ir pārveidojošs spēks, kas fundamentāli maina veidu, kā šodien tiek plānots viss kreditēšanas cikls un kas apgāž ierastās kreditēšanas paradigmas.

Iespējas klientu izvērtēšanas procesā

Lai gan modernas klientu maksātspējas izvērtēšanas sistēmas prot dažu sekunžu laikā izanalizēt vairākus simtus un dažkārt pat tūkstošus kritēriju, piemēram, kredītvēsturi, publiskās datubāzes, darījumu vēsturi, nodarbinātību, arī pieteikuma iesniegšanas laikā izmantotās viedierīces, MI paver iespēju iet vēl dziļāk. Jau šobrīd finanšu tehnoloģiju uzņēmumi un bankas savos klientu izvērtēšanas algoritmos ar MI palīdzību rod veidus, kā analizēt kredīta pieteicēja uzvedības modeļus, izdevumu paradumus, un citkārt arī novērtēt pieteicēja piedāvātās ķīlas vērtību atbilstoši publiskajiem tirgus datiem. Šī visaptverošā analīze ļauj aizdevējiem ieskatīties mazliet tālāk aspektos, kas ir ārpus kredītbiroju datu bāzēm un banku kontu pārskatiem. Rezultātā tā ir iespēja identificēt kredītspējīgas personas, kurām varbūt nav plašas kredītvēstures, bet kurām ir pietiekami un regulāri ienākumi, lai sekmīgi izpildītu uzņemtās saistības. Raugoties uz savu pieredzi, Wandoo Finance klientu datu apstrādē MI izmanto, lai izstrādātu parametrus risku izvērtēšanai un meklējot dziļākas sakarības klienta uzvedības un paradumu analīzē. Šobrīd vairāk nekā 90% no lēmumiem par kredītu izsniegšanu mūsu uzņēmumā pieņem automātiski algoritmi. Šāda pieeja palīdz krietni ietaupīt uz cilvēkresursu noslodzi un arī ievērojami uzlabo uzņēmuma kredītportfeļa kvalitāti.

Operatīvā efektivitāte un automatizācija

MI ieviešana automatizē rutīnas darbus kreditēšanas procesā, tostarp pieteikumu izskatīšanu un dokumentu pārbaudi. Šobrīd pieteikumu izskatīšana, pateicoties MI algoritmiem, aizņem vien dažas sekundes. Tas gan ne vienmēr nozīmē, ka arī aizdevums tiek izsniegts dažās sekundēs, jo papildu ir jāievēro regulatoru noteiktās klientu identifikācijas un maksājumu līdzekļu verifikācijas prasības. Tomēr tas arvien ir daudz ātrāks process nekā 10-15 gadus atpakaļ, kad liela daļa no kredīta izsniegšanas posmiem joprojām noteica manuālu darbu. Līdz ar to droši var teikt, ka automatizācija paātrina kredīta pieteikuma izvērtēšanas procesu, daudzas funkcijas notiek reāllaikā, tā samazina operatīvās izmaksas un līdz minimumam cilvēciskās kļūdas.

MI balstīta personalizēta pieeja klientu apkalpošanā

Analizējot izmaksu paradumus, ienākumu līmeni un finanšu mērķus, MI sistēmas palīdz klientiem piedāvāt piemērotus aizdevumu produktus un nosacījumus. Tas ir gandrīz kā strādāt ar privāto baņķieri, kurš piemeklē risinājumu, kas atbilst tieši konkrēta klienta vajadzībām. Šāda personalizācija veicina ciešākas attiecības ar klientiem, jo viņi jūt, ka viņu unikālie apstākļi tiek ņemti vērā. Tikmēr MI virtuālie asistenti nodrošina klientu diennakts atbalsta funkcijas, kamēr mārketingā MI balstītas stratēģijas palīdz precīzi segmentēt auditorijas un personalizēt kampaņas, veicinot augstāku cilvēku iesaisti ar uzņēmuma radīto saturu. Savukārt automatizēta saziņa nodrošina savlaicīgu mijiedarbību, kas primāri palīdz tālākos kredīta ciklos, piemēram, monitorējot maksājumu izpildi, nosūtot atgādinājumus u.tml. Kopā šīs MI šķautnes palīdz veidot vienotu, gudru un uz klientu orientētu finanšu pakalpojumu ekosistēmu kā tradicionālajā banku, tā arī nebanku sektorā.

Krāpniecības un risku monitorēšana

MI spēja identificēt rīcības modeļus un anomālijas ir būtiska, lai laicīgi pamanītu potenciālus krāpniecības gadījumus. Šis aspekts, veicot klienta uzvedības analīzi pieteikuma anketas aizpildīšanas laikā vai arī viņam apskatot, piemēram, kompānijas mājaslapu, var palīdzēt identificēt aizdomīgu rīcību. Iespējams, arī impulsīvu rīcību, kas var radīt riskus uzņēmumam, izsniedzot aizdevumu, un klientam pēcāk pildot uzņemtās saistības. MI sistēmas nepārtraukti mācās no visiem ienākošajiem un publiskajiem datiem, pielāgojas jauniem krāpšanas modeļiem un mainīgai taktikai, tādējādi palīdzot saglabāt stabilus aizsardzības mehānismus uzņēmumam. Mūsu gadījumā esam gājuši pat mazliet tālāk un atraduši veidus, kā monitoringa procesā iekļaut arī publiski pieejamo sociālajos tīklos publicēto saturu. Arī tur mēdz būt ļoti noderīga informācija, kas palīdz izvērtēt klienta riska profilu.

Ko varam sagaidīt tālāk?

MI turpina pārveidot kreditēšanas nozari, piedāvājot finanšu iestādēm iespēju uzlabot efektivitāti, precizitāti un klientu apmierinātību. Tomēr līdz ar šo tehnoloģisko progresu rodas nepieciešamība pievērst vēl lielāku uzmanību procesu caurskatāmībai, datu drošībai un ētiskiem apsvērumiem. Ieviešot stingrus pārvaldības ietvarus un prioritizējot ētiskos standartus, aizdevēji var pilnībā izmantot MI potenciālu, lai revolucionizētu kreditēšanas praksi. Šāda līdzsvarota pieeja veicina inovācijas, nodrošina uzticību un taisnīgumu finanšu ekosistēmā, un galu galā sniedz labumu kā aizdevējiem, tā arī klientiem.