Skjemaet er sendt inn.
Du finner mer informasjon i innboksen din.
Om oss
TeknologierBransjerPortefølje
Lei oss
Det er ingen overraskelse at bankene avslår lånesøknader hver eneste dag. Noen ganger med god grunn, og andre ganger … ikke så mye.
Et typisk eksempel på “flott på papiret”, men som ikke oppfyller kriteriene, er gig-økonomien. Et sted fullt av hardtarbeidende, godt lønnede personer som oppfyller nesten alle kriteriene – husleien er betalt i tide, ingen vanvittig gjeld. Bortsett fra at de mangler én viktig dokumentasjon, en W-2.
Søknad = Avslått.
Det samme kan sies om nyankomne innvandrere som jobber og gjør alle de riktige tingene på overflaten, men som på søknadstidspunktet ikke har noe rulleblad. Samme utfall.
For å se på sammenhengen kan vi se på tallene fra Consumer Financial Protection Bureau (CFPB). I 2020 vil omtrent2,7% av voksne amerikanere hadde INGEN kredittopplysninger. Det kan oversettes som7 millioner menneskerer usynlige for byråene.
Why? It’s all about a thin credit file. Legacy scoring systems look at five things: payment history, how much you owe, credit history length, new credit, and loan portfolio. That’s it.
Algoritmen leter etter historikk og finner en tom plass. Derfor forlater potensielle søkere. Sannsynligvis vil de flytte til en annen långiver med bedre teknologi.
AI-kredittscoringhjelper FinTech med å nå ut til kunder som ikke har bank og analysere data raskere. Siden långivere ønsker raskere beslutninger med færre tap, er en AI-drevetkredittvurderingssystemgir denne muligheten. Tallene forteller historien best – AI i finansmarkedet forventes åvokse fra $38,36 milliarder i 2024 til over $190 milliarderinnen 2030.
La oss nå se på hvordankunstig intelligens kredittvurderingfungerer og hvilke fordeler det gir.
AI-kredittscoringer en metode som bruker kunstig intelligens og maskinlæring til å fastslå sannsynligheten for at en låntaker vil betale tilbake et lån. Dette gjøres ved å gå gjennom store datasett for å finne signaler som ikke kan fanges opp ved manuell gjennomgang, eller som overses av mennesker.
Selve konseptet er enkelt: Du trener en modell på tidligere tilbakebetalingsresultater og vurderer risiko ved hjelp av et bredere spekter av indikatorer enn en tradisjonell kredittvurdering.
Slik fungerer det.
En maskinlæringsmodell undersøker låntakerens data, avgjør hvor godt de samsvarer med mønstre fra historiske lån, beregner en risikoværdi og gir deg enAI-kredittpoeng.
Og her kan du se hvordan rådata blir til brukbare tall:
Grunnlaget for tradisjonelle modeller er at de bygger på lineær logikk. Hendelse A følger alltid etter hendelse B. Tilsynsmyndigheter setter pris på denne forutsigbarheten fordi den er enkel å forklare. Men de grunnleggende begrensningene gjør det umulig å gjøre vesentlige forbedringer. Og modeller som FICO kan ikke lære eller justere seg når uforutsette hendelser inntreffer.
Tradisjonell scoring vurderer alle likt: en manglende betaling senker poengsummen, en tynn historikk blir straffet, og tap av jobb eller sykehusinnleggelse gjør ingen forskjell.
AI-kredittmodeller work on a completely different principle. They can see the difference between a missed payment during a documented medical emergency and a borrower who regularly pays late. They can notice that a recent immigrant with a master’s degree and a stable job at a Fortune 500 company might be safer than their limited credit history suggests.
Merk: Denne logikken bør kun bruke tillatte datakilder og bevis på vanskeligheter som låntakeren har sendt inn.
Selv om partituret kan virke mystisk, er enAI-lånesystemer resultatet av en presis sekvens av trinn basert på stordata og maskinlæring.
Here’s how it actually works.
For å enten avslå eller godkjenne kreditten samler et system automatisk inn og organiserer enorme mengder strukturerte data (f.eks. regneark, databaser osv.) og trekker ut ustrukturerte data (tekstfiler, PDF-filer, bilder osv.) fra ulike kilder.
Viktige kategorier inkluderer:
For å trene opp en prediktiv modell analyserer dataforskere historiske tilbakebetalingsdata fra over 1 million lån, og identifiserer kjennetegn ved låntakere som har betalt tilbake, kontra de som har misligholdt lånet.
Slik trener dataforskere opp en modell:
Etter opplæring distribuerer långivere en validert modell som et skybasert REST API for å integrere den i låneøkosystemer.
Dette er hva som skjer i live-miljøet:
Implementering markerer ikke et sluttpunkt. Modellen som er opplært basert på utgiftene i 2024, vil kanskje ikke fungere like godt i 2026 hvis de økonomiske forholdene endrer seg, så fagfolk bruker overvåking, deteksjon av avvik og planlagt omskolering.
I situasjoner der en låntaker har blitt vurdert til å ha lav risiko for mislighold, men så misligholder, vil et AI-drevet overvåkingssystem varsle menneskelige eksperter om ytterligere manuelle kontroller. Dataforskere vil også undersøke feil og omskolere modellen ved hjelp av sanntidsdata. På denne måten holder systemet seg oppdatert og godt tilpasset nye svindelforsøk og endret forbrukeratferd.
Nøkkelpraksiser i kontinuerlig læring inkluderer
Når vi ser på helheten, og når vi vurderer hvordan finansinstitusjonene fungerer, er det lett å se den enorme verdien avAI-baserte scoringsmaskiner.
La oss nå gå videre til å diskutere noen fremtredendeFordeler med AI-kredittscoring.
AI-kredittplattformerhjelpe långivere med å godkjenne flere kunder, samtidig som tap og tvister minimeres og det manuelle arbeidet reduseres.
Nedenfor ser du de viktigste måtene AI endrer kredittvurderingen på.
Nøyaktighet er utlånets hellige gral, og det er det eneste som virkelig betyr noe her. Dårlig nøyaktighet fører til feil som koster penger: Å godkjenne et dårlig lån resulterer i en avskrivning, mens å avvise en god låntaker koster inntekter og overlater dem til en konkurrent.
AI-kredittscoringmodeller utnytter ytterligere data og algoritmer for mønstergjenkjenning for å gi mer nøyaktige prediksjoner av misligholdte og misligholdte lån. For långiverne betyr dette færre ubehagelige overraskelser i låneporteføljene. En McKinsey-analyse fant aten 20-40% reduksjon i kredittapblant selskaper som brukte bedre modeller for standardestimering.
Hva dette betyr i praksis:
Modellen gir nøyaktige prognoser for tilbakebetaling av lån, noe som reduserer misligholdsraten. Den oppdager unormale tilbakebetalingsmønstre og utløser en svindelgjennomgang. Med bedre risikoforutsigelse og -kontroll kan långivere tilby lån med passende renter for å maksimere inntektene.
Underwriting var en langsom og repetitiv prosess: Teamene måtte lete etter dokumenter, beregne gjeldsgrad på en kalkulator og hente ut rapporter én etter én. Faktisk er det mange som fortsatt gjør det på den gammeldagse måten.
EnAI-motor for kredittvurderingbehandler automatisk dokumenter, beregner gjeldsgrad og henter inn kredittrapporter i løpet av minutter, om ikke sekunder. Plutselig kan en avgjørelse som tidligere tok tre dager, tas nesten umiddelbart. Låntakerne får svar umiddelbart, og lånet er behandlet før de i det hele tatt rekker å se på konkurrentenes nettsider.
Bruk avKunstig intelligens for kredittvurdering allows lenders to serve customer segments that traditional models consider too risky or difficult to underwrite. They mark them as “too risky” simply because they don’t fit the standard template.
Låntakere som ikke har en god nok bankforbindelse, for eksempel unge mennesker eller personer med ujevn økonomisk historikk, er i utgangspunktet ikke kvalifisert i henhold til tradisjonell scoring. AI-modeller som inkluderer alternative data, forbedrer godkjenningen av småbedrifter og forbrukslån fordi de ser verdier der tradisjonell scoring ser risiko.
Moreover, AI algorithms may employ grouping methods when creating granular risk sections. Rather than putting thousands of clients into a single “moderate” category, an AI grouping process will break those people down into smaller groups, each with its own specific risk estimate.
Dette gjør at lavrisikokunder kan unngå negative konsekvenser bare fordi de deler samme demografiske/kredittpoengscore som kunder med høyere risiko.
Utover selve kredittbeslutningen,kunstig intelligens kredittvurderingoptimaliserer alle faser av utlånsprosessen.
Digital kredittvurderingPlattformene verifiserer inntekt og identitet ved hjelp av databasesjekker og dokumentskanning. Noen AI-tjenester bruker for eksempel datasyn til å lese lønnsslipper eller skatteskjemaer og bekrefte arbeidsinntekt i løpet av sekunder.
I tradisjonelle oppsett er en søknad en varm potet. Den går fra frontoffice til kredittanalyse og deretter til risikovurdering. Långivere kan forkorte godkjenningstiden og redusere den manuelle gjennomgangen ved hjelp av AI-scoring for verifisering og beslutningstaking. McKinsey beskrevdenne typen ende-til-ende-oppsettsom en måte å forbedre kundeopplevelsen på og redusere kostnadene i backoffice.
I tillegg reduserer standardiserte prosedyrer opplæringstiden, skaper oversiktlige logger for tilsyn og gir kundene en enhetlig opplevelse.
For ti år siden krevde det betydelige forhåndskostnader å bygge AI-systemer (dataforskere, GPU-er, datapipelines). Denne barrieren har blitt dramatisk redusert.
AI-kredittscoringteknologien blir nå tilgjengelig for långivere av alle størrelser. I dag gjør billigere cloud computing og åpen kildekode-biblioteker det enklere for långivere å ansette eller lære opp maskinlæringspersonell.
Ulike FinTech-selskaper, som Zest AI, Lenddo og Upstart, tilbyr AI-drevet kredittvurdering i form av SDK-er som långivere kan integrere. Med fremveksten av cloud computing kan selv mindre långivere få tilgang til AI-infrastruktur på skyplattformer som AWS eller Google Cloud.
McKinsey fant at AI- og maskinlæringsløsningerKutt ned på papirarbeidet og reduser dokumentforespørsler, noe som senker supportkostnadene og gir raskere godkjenninger.
På den tekniske siden synker kostnadene av en enkel grunn: Systemet henter og validerer data én gang, og håndhever deretter konsistente regler. Ved å redusere antallet enkeltstående unntak reduseres de ansattes tid til gjennomgang betraktelig, i tillegg til at det reduserer papirarbeidet og øker godkjenningsgraden.
CFPB rapporterte om en utlånertest der modellengodkjente 27% flere søkere og reduserte gjennomsnittlig effektiv rente for godkjente lån med 16%, samtidig som den samlede risikoen og overholdelsen av rettferdige lånevilkår forblir uendret.
Finansinstitusjoner bruker flere typer AI-modeller for å forutsi låntakerrisiko. Å velge riktigAI-kredittscoringavhenger av låneinstitusjonens spesifikke behov og de tilgjengelige dataene.
Her er hvordan du bør gå frem når du skal ta en beslutning:
Ulike situasjoner krever ulike optimale modeller. Det riktige valget avhenger av hvordan du balanserer nøyaktighet med systemkompleksitet og ressursene du har til rådighet.
Ved å lage din egen tilpassede risikomodell får du fullt eierskap til risikoen, og du kan differensiere deg fra konkurrentene som bruker et målkort som passer for alle. For å gjøre dette må du dele prosjektet inn i ulike faser og tildele eiere og milepæler til hver fase, slik at du kan måle hvor langt du er kommet i prosessen.
La oss se nærmere på disse stadiene.
Det første trinnet er å konstruere reservoaret. Samle inn intern resultatinformasjon om lån, samt kredittrapporter og alternative datasett. Lag en ETL-rørledning (extract, transform, load) med et minimum av sikkerhet for å hente disse datasettene inn i et felles lager. Det ideelle lagringsscenarioet er skyen, ettersom den gir størst fleksibilitet for vekst.
Raw transaction lists contain hundreds of entries that don’t really tell you anything on their own, so you must first convert them to a feature form that can be processed by a model.
If you calculate the “average balance over the last 90 days,” that single metric becomes a feature that helps the model determine your financial stability. It takes a good understanding of banking operations to know which features are relevant, though.
Pick one algorithm, such as Random Forest or XGBoost, and split the entire dataset between the training and test sets. Train the selected algorithm on the training set and also tune the learning_rate and n_estimators hyperparameters. Evaluate the model’s performance in the test dataset by calculating the AUC score. When the AUC is 0.8 or higher or continues to improve, stop tuning.
Validering identifiserer skjevheter gjennom stresstester som overvåker ytelsen under økonomiske nedgangstider. Dette trinnet er avgjørende for å sikre samsvar med tilsynsmyndighetene, som krever å få vite hvordan systemet tar beslutninger.
I den siste fasen av utviklingen av en AI-modell overføres modellen fra testing/eksperimentering i laboratoriet til faktisk bruk. DinAI-utviklingspartner wraps the model in an API and integrates it into your loan origination system. When a customer clicks “Apply”, the system generates an instant credit score so that underwriters can approve loan applications within minutes instead of days or longer.
Nå oppretter du dashbord for å overvåke den daglige misligholdsraten, godkjenningsraten og AUC for modellen din. Hvis misligholdsraten øker med mer enn to prosentpoeng, eller hvis innvilgelsesraten synker kraftig, må du i tillegg gjennomføre en datadriftsundersøkelse og sette opp en oppdatert kalibrering for modellen din.
Å bygge en smart kredittvurderingsplattform krever en minimumsinvestering på $15 000, mens bedriftsbygg vil koste $150 000 eller mer, avhengig av spesifikke behov for samsvar og krav til funksjoner.
Det finnes tre hovedkategorier basert på skala og funksjonalitet.
Den inneholder bare essensielle funksjoner som digital identitetsverifisering, grunnleggende risikodashbord og automatiserte kredittbeslutninger i sanntid. MVP-er som er utviklet for markedstesting, koster vanligvis mellom $15 000 og $40 000.
This tier is ideal for startups targeting thin-file consumers or FinTech companies testing market fit. It’s the best option to begin with: only essential functionality without unnecessary features.
Disse løsningene legger til alternative data, svindeloppdagelse og prediktiv analyse, noe som hjelper långivere med å utvide kredittilgangen for låntakere med tynne filer, samtidig som de opprettholder streng risikokontroll. Forklarende AI gir beslutningsresonnementer som viser hvordan en modell kom frem til konklusjonen, ikke bare resultatet.
Kostnadene kan variere fra $45 000 til $80 000.
Bedriftsinstallasjoner for behandling av store volumer varierer fra $85 000 til $150 000 og oppover. Denne investeringen gir långivere automatiserte arbeidsflyter for samsvar og revisjonsklar rapportering, sammen med dybdelæringsmodeller som omskoleres hver måned, og dashbord som sporer tusenvis av lån i sanntid.
Vi mener at den beste tilnærmingen er en hybrid. Du utnytter kunstig intelligens til å ta beslutninger, samtidig som du beholder mennesker “i loopen” for å føre tilsyn. På denne måten balanserer du automatisert hastighet og innsikt med forsiktighetsvurderinger fra erfarne underwritere.
Det føles tungt å bytte. Vi skjønner det.
You literally change the way you manage your risks. But you can begin with a small step. The best implementations we have seen start small, often running a “shadow model” alongside the legacy system until the team trusts a new system.
Hos Innowise har vi navigert denne veien med banker og FinTech før. Vi vet hvor datafallgruvene er og hvilke utfordrende spørsmål tilsynsmyndighetene stiller. Med mer enn 19 års praktisk erfaring har viAI-utviklerehar gjennomført dusinvis av FinTech-prosjekter.
Hvis du er klar til å oppdatere dinkredittvurderingsmotor, vårAI-ingeniørerkan utvikle en skreddersydd løsning for kredittvurderingsom oppfyller produkt- og risikoprofilen din.
Vennligst ikke nøl med åkontakt ossnår du finner det passende.
Den bruker alternative datasignaler for å vurdere tilbakebetalingsevnen på kort sikt, bestående av husleie, telefonregninger og kontantstrømmønstre.
Modeller som bruker historiske data, kan gjenspeile skjevheter i treningsdataene. Derfor må långivere ofte teste modellene sine for å se om de er rettferdige, og korrigere eventuelle forskjeller som oppstår som følge av modellens prediksjoner.
For långivere som bruker AI-kredittalgoritmer, insisterer myndighetene på at de må vise at de tar rettferdige utlånsbeslutninger, at de ikke diskriminerer, og at de fører oversikt over inndata knyttet til utlånsresultatene.
Teamene tester alle modellene på et datasett som ingen av modellene ble trent på, og sammenligner prediksjonene med de faktiske utfallene for nye låntakere.
For det første bør långivere kjøre en modell ved siden av den tradisjonelle kredittvurderingsprosessen. Deretter bør långivere bruke en menneskelig vurderingsprosess for høyrisikokontoer og utvide når de er stabile.
Et typisk skreddersydd kredittvurderingssystem i den lave enden av skalaen koster vanligvis minst ~ $15 000, mens store systemer kan koste over $150 000 eller mer.
Forbedrede kredittrisikomodeller gjør det mulig for långivere å score låntakere ved hjelp av ytterligere data, noe som er fordelaktig for gig-arbeidere eller innvandrere som blir avvist av tradisjonelle kredittmodeller.
Långivere bruker offentlige skylagrings- og databehandlingstjenester på AWS eller Google Cloud fordi de skalerer og ikke krever en innledende investering i lokal maskinvare.
Leveransedirektør og leder for kompetansesenter
Siarhei leder FinTech-avdelingen vår med dyp bransjekunnskap og et klart syn på hvor digital finans er på vei. Han hjelper kundene med å navigere i komplekse regelverk og tekniske valg, og utformer løsninger som ikke bare er sikre – men som også er bygget for vekst.
Lei oss
