Zephyrnet-logo

Kunstmatige intelligentie als katalysator om financiële inclusie te versnellen

Datum:

Het gebruik van kunstmatige intelligentie (AI) in financiële diensten is overal in het nieuws, en sommige rapporten schatten dat het een Mogelijkheid van $ 450 miljard.

Maar wat is het echte verhaal over wat AI kan doen?

Naast het automatiseren van bepaalde processen, heeft AI het potentieel om de nauwkeurigheid van workflows voor krediet- of risicobeslissingen te verbeteren, financiële inclusie aan te moedigen en onder- en niet-gebankte toegang tot financiële diensten mogelijk te maken op manieren die voorheen onbereikbaar waren.

Meer dan 3 miljard mensen in Azië hebben geen toegang tot formeel krediet en drie van de top tien van 'meest bankloze' landen ter wereld toevallig in APAC (Vietnam, de Filippijnen en Indonesië).

Het vinden van innovatieve manieren om meer toegang tot financiële diensten mogelijk te maken, is van cruciaal belang.

Bharat Vellore

Bharat Vellore

Bharath Vellore, algemeen directeur APAC, Provenir zei:

“Als sector moeten we voortdurend kijken naar manieren om financiële inclusie te ondersteunen. Inclusie komt de economie als geheel ten goede – bedrijfsuitbreiding, het scheppen van banen – maar meer dan dat, het helpt individuen en gezinnen in de regio rechtstreeks om een ​​beter leven te leiden. Sparen voor een opleiding, een hypotheek afsluiten, een auto financieren of een klein bedrijf uitbreiden zijn allemaal buitengewoon moeilijk zonder toegang tot formele financiële diensten.

 

Door bredere datapunten over de klant te benaderen en op te nemen in beslissingen, kunnen we onze klanten beter begrijpen en krijgen we meer inzicht in aan wie we producten en diensten kunnen aanbieden. Door die gegevens vervolgens te kunnen integreren in geavanceerde AI/ML-modellering, worden die mogelijkheden nog groter. Geldschieters in staat stellen om ja te zeggen tegen meer mensen kan levensveranderend zijn – en het stelt ons allemaal in staat om die verandering te ondersteunen.”

Alternatieve gegevens voor goed

Hoewel veel landen of regio's terughoudend zijn in het gebruik van alternatieve gegevens als middel voor kredietscores, is het hier in APAC essentieel geworden voor het beoordelen van de kredietwaardigheid.

Een gebrek aan bruikbare data betekent een onnauwkeurige risico-inschatting en slechte besluitvorming.

Alternatieve gegevens zoals telco, sociale media-informatie, open bankieren, huur- en locatiegegevens helpen allemaal om een ​​nauwkeuriger beeld te krijgen van het kredietrisico van een persoon.

In een onderzoek uitgevoerd door TransUnion, 87% van de kredietverstrekkers en kredietverstrekkers die alternatieve gegevens gebruiken, gebruikt deze om klanten zonder klantenbestand te evalueren, en 64% van hen zag een verbetering in risicobeoordelingen bij consumenten zonder bankrekening.

Maar het gebruik van alternatieve gegevens kan zijn eigen uitdagingen met zich meebrengen: 46% van de ondervraagde kredietverstrekkers zei dat ze geen interne expertise hadden over het gebruik en de integratie van alternatieve gegevens, en 64% van de kredietverstrekkers die geen alternatieve gegevens gebruikten, noemde het ontwikkelen of testen van nieuwe modellen om deel uit te maken van de moeilijkheid.

Alternatieve gegevens hebben duidelijke voordelen als het gaat om het aanmoedigen van financiële inclusie en het helpen van mensen zonder en onder een bank om toegang te krijgen tot een grotere verscheidenheid aan financiële diensten.

Uiteindelijk meer inclusieve toegang tot financiële diensten “helpt direct zeven van de 17 duurzame ontwikkelingsdoelen van de Verenigde Naties mogelijk te maken.”

En hoe meer we dat als industrie kunnen stimuleren, hoe beter de consumenten in deze regio zullen zijn.

Maar toegang tot alternatieve gegevens heeft geen zin zonder de juiste infrastructuur en processen om ermee om te gaan.

Hier komt AI om de hoek kijken

Volgens de World Economic Forum, kan AI financiële diensten democratiseren met de juiste infrastructuur, omgeving voor het delen van gegevens en een ethisch kader.

Een van de meest efficiënte en effectieve manieren om gegevens in besluitvormingsprocessen te integreren, is door het gebruik van kunstmatige intelligentie en machine learning.

Het automatiseren van risicobeslissingen met realtime gegevens en geavanceerde voorspellende modellering helpt het hele besluitvormingsproces te vereenvoudigen, waardoor u sneller bij uw klanten kunt komen en de nauwkeurigheid van uw beslissingen gaandeweg wordt verbeterd.

AI-aangedreven risicobeslissingen helpen bij het vinden van relaties in uw gegevens die niet altijd duidelijk zijn met legacy credit scoring-methoden of beslissingsmotoren - en het breidt de bruikbare gegevens uit, waardoor u de diversiteit van uw gegevens kunt vergroten, vooringenomenheid kunt beheren en uw beslissingen kunt verbeteren.

Betere, snellere beslissingen = de mogelijkheid om ja te zeggen tegen meer klanten.

En met het gebruik van AI is uw besluitvorming in een staat van voortdurende verbetering. Dankzij modelmonitoring en een constante feedbacklus kunt u uw beslissingen verfijnen voor voortdurende optimalisatie.

Om het meeste uit uw AI-investering te halen, is het belangrijk om een ​​technologiepartner te zoeken die de componenten van data, AI en besluitvorming samenbrengt in één samenhangend geheel.

De symbiotische relatie tussen data en AI zorgt voor slimmere beslissingen gedurende de hele levenscyclus van de klant - waardoor toegankelijke, geïntegreerde data mogelijk wordt die als brandstof voor je beslissingen dienen (en die feedback terugstuurt naar je AI-modellen).

Terwijl steeds meer financiële dienstverleners hun investering in AI willen vergroten, komen veel AI-projecten nooit verder dan de conceptfase.

Leer hoe u voorbij de hype kunt gaan en uw risicobeslissingen naar een hoger niveau kunt tillen met AI door uw gids te downloaden van Provenir hier.

De post Kunstmatige intelligentie als katalysator om financiële inclusie te versnellen verscheen eerst op Fintech Singapore.

spot_img

Laatste intelligentie

spot_img