- Sztuczna inteligencja może towarzyszyć bankom czy firmom pożyczkowym na każdym etapie udzielania kredytu czy pożyczki
- Jednym z problemów firm pożyczkowych jest ilość dokumentów do przetworzenia
- Rozwiązanie polskiej firmy pozwala w 7 sekund zweryfikować dane na umowie
Ocena ryzyka kredytowego od lat spędza sen z powiek bankowcom. I to wcale nie dlatego, że nie mogą oni dobrać odpowiednich algorytmów, aby zabezpieczyć finanse banku.
Problem polega na tym, aby skorzystać z takich danych klienta, do których dziś nie ma dostępu. Po to, by poznać jego prawdziwe zachowania zakupowo-oszczędnościowe.
Innymi słowy, banki chciałyby pożyczać nam więcej, ale muszą mieć do tego odpowiednie podstawy i rozwiązania. Bo cel jest oczywisty: wyższy zysk przy mniejszym ryzyku.
Nasz algorytm sztucznej inteligencji ciągle się uczy, ale potrafi już w 60 proc przypadków właściwie sklasyfikować dokumenty. Jeśli nie jest pewny, czy dobrze rozpoznaje dokument, przesyła go do weryfikacji wewnętrznej, gdzie proces uczenia wspomaga nasz pracownik – mówi szef Provemy
Takie rozwiązania proponuje choćby holenderski AdviceRobo. To przykład firmy zmieniającej tradycyjny model oceny ryzyka za pomocą nowego, psychograficznego modelu uzyskania wskaźnika scoringu kredytowego (to metoda oceny wiarygodności klienta).
Jak to działa? Pożyczkobiorca wypełnia ankietę online. Zawiera ona m.in. pytania o zwyczaje związane z wydawaniem pieniędzy, ale też takie, które weryfikują zdolność myślenia teoretycznego. Na ich podstawie bank natychmiast otrzymuje wynik, który jest stale aktualizowany. Używając interfejsu programowania aplikacji (API), banki otrzymują dane, które pozwalają im na podjęcie decyzji w kwestii kredytu.
Jak szacuje Microsoft, instytucje finansowe korzystające z Big Data notują nawet 20-proc. wzrost w liczbie udzielanych pożyczek. Gdyby tych danych nie zebrały, nie byłoby podstaw do udzielenia kredytu.
Siedem sekund na umowę
Wiele banków w Polsce również posiada swoje modele scoringowe. Są też firmy takie jak Efigence, które proponują rozwiązania oparte o dane z CRM (system procedur i narzędzi istotnych w zarządzaniu kontaktami z klientami) powiązane z zachowaniem klientów banków w sieci. Także firmy pożyczkowe jak Provident czy Vivus mają swoje algorytmy, które pozwalają im zdecydować w pięć minut, czy pożyczyć pieniądze danej osobie, czy też nie.
Działająca od czterech lat na polskim rynku katowicka firma Provema poszła o krok dalej. Scoring to jedno. Papierkowa robota to drugie. Firmy pożyczkowe są wprost zalewane wnioskami o pieniądze, a to nie pomaga w prowadzeniu biznesu.
Pomysłem na rozwiązanie tego problemu okazuje się sztuczna inteligencja. W przypadku Provemy SI pomaga przede wszystkim w weryfikacji skanów umów oraz dowodów osobistych.
– To rozwiązanie unikalne na skalę światową, jeśli chodzi o sektor finansowy – zapewnia prezes fintechu Grzegorz Szulik.
Jak szacuje Microsoft, instytucje finansowe korzystające z Big Data notują nawet 20-proc. wzrost w liczbie udzielanych pożyczek
Cały proces rozpoczyna się w momencie, gdy klient przesyła skan podpisanej umowy oraz dowodu osobistego. Algorytm sztucznej inteligencji weryfikuje wówczas dokumenty. Tym samym ludzkie oko zostaje zastąpione przez rozwiązanie w pełni zautomatyzowane. Sprawdza ono, czy podpisy złożono we właściwych miejscach i w odpowiedniej ilości oraz czy podpis nie figuruje już w bazie firmy. Po sprawdzeniu wiarygodności dowodu osobistego algorytm sporządza raport z informacją, co należy poprawić w dokumencie, jeśli istnieje taka konieczność.
Efekt? Procesy operacyjne w firmie skrócono do 7 sekund na jeden dokument.
Algorytm wciąż się uczy
Podczas tworzenia tego rozwiązania przedstawiciele firmy natrafili na wiele trudności związanych z analizą obrazu, weryfikacją pisma odręcznego czy też jakością skanów dokumentów.
– Nasz algorytm sztucznej inteligencji ciągle się uczy, ale potrafi już w 60 proc przypadków właściwie sklasyfikować dokumenty. Jeśli nie jest pewny, czy dobrze rozpoznaje dokument, to przesyła go do weryfikacji wewnętrznej, gdzie proces uczenia wspomaga nasz pracownik, dokonując stosownych rozstrzygnięć – opowiada Szulik. Firma już zapowiada, że wykorzysta SI także do oceny jakości oferowanych przez siebie usług i szeroko rozumianego user experience.
Sztuczna inteligencja może towarzyszyć zatem i bankom, i firmom pożyczkowym na każdym etapie udzielania kredytu czy pożyczki. Od ofertowania i komunikowania się z klientami czy potencjalnymi klientami, poprzez scoring kredytowy oraz weryfikację dokumentów, a kończąc na dopasowywaniu kolejnych produktów finansowych do odpowiedniego profilu klienta. Co do zasady to profilowanie nie różni się od tradycyjnych rozwiązań. Jednak technologia pozwala wykorzystać dużą ilość danych, a to pozwala uwzględnić warunki, które do tej pory nie były brane pod uwagę. Dla firm to oczywiście dodatkowe ogromne zyski i wiedza o klientach. Dla kredytobiorców czasem jedyny sposób, aby takie pieniądze otrzymać.