Việc sử dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) trong các dịch vụ tài chính là tất cả các tin tức, với một số báo cáo ước tính nó là một Cơ hội 450 tỷ đô la Mỹ.

Nhưng câu chuyện thực sự xung quanh những gì AI có thể làm là gì?

Ngoài việc chỉ tự động hóa các quy trình nhất định, AI có tiềm năng cải thiện độ chính xác trong quy trình tín dụng hoặc quy trình quyết định rủi ro, khuyến khích bao gồm tài chính và cho phép truy cập vào các dịch vụ tài chính có ngân hàng thấp và không có ngân hàng theo những cách mà trước đây không thể tiếp cận được.

Hơn 3 tỷ người ở Châu Á không được tiếp cận với tín dụng chính thức và ba trong số mười quốc gia 'không có ngân hàng nhất' trên thế giới tình cờ được đặt tại APAC (Việt Nam, Philippines và Indonesia).

Tìm kiếm những cách thức sáng tạo để cho phép tiếp cận nhiều hơn với các dịch vụ tài chính là rất quan trọng.

Bharath Vellore

Bharath Vellore, Tổng Giám đốc APAC, Provenir cho biết,

“Là một ngành công nghiệp, chúng tôi phải liên tục xem xét các cách để giúp hỗ trợ tài chính bao trùm. Sự hòa nhập mang lại lợi ích cho toàn bộ nền kinh tế - mở rộng kinh doanh, tạo việc làm - nhưng hơn thế nữa, nó trực tiếp giúp các cá nhân và gia đình trong khu vực có cuộc sống tốt hơn. Tiết kiệm cho giáo dục, vay thế chấp, mua xe hoặc mở rộng một doanh nghiệp nhỏ đều cực kỳ khó khăn nếu không được tiếp cận với các dịch vụ tài chính chính thức.

 

Việc truy cập và đưa các điểm dữ liệu rộng hơn về khách hàng vào các quyết định giúp chúng tôi hiểu khách hàng của mình tốt hơn và mở rộng tầm nhìn của chúng tôi về những người mà chúng tôi có thể cung cấp sản phẩm và dịch vụ. Sau đó, có thể tích hợp dữ liệu đó vào mô hình AI / ML nâng cao sẽ mở rộng những khả năng đó hơn nữa. Việc tạo điều kiện cho những người cho vay nói đồng ý với nhiều người hơn có thể làm thay đổi cuộc sống - và điều đó cho phép tất cả chúng ta cùng chung tay hỗ trợ sự thay đổi đó ”.

Dữ liệu Thay thế Tốt

Trong khi nhiều quốc gia hoặc khu vực miễn cưỡng sử dụng dữ liệu thay thế làm phương tiện chấm điểm tín dụng, thì tại APAC, việc đánh giá mức độ tín nhiệm trở nên cần thiết.

Thiếu dữ liệu có thể sử dụng đồng nghĩa với việc đánh giá rủi ro không chính xác và ra quyết định kém.

Dữ liệu thay thế như viễn thông, thông tin truyền thông xã hội, ngân hàng mở, cho thuê và dữ liệu vị trí, tất cả đều giúp vẽ nên bức tranh chính xác hơn về rủi ro tín dụng của một cá nhân.

Trong một nghiên cứu được thực hiện bởi TransUnion, 87% người cho vay và nhà cung cấp tín dụng sử dụng dữ liệu thay thế sử dụng dữ liệu này để đánh giá khách hàng mỏng / không có hồ sơ và 64% trong số họ nhận thấy sự cải thiện trong đánh giá rủi ro ở những người tiêu dùng không có ngân hàng.

Nhưng việc sử dụng dữ liệu thay thế có thể gây ra những thách thức riêng, 46% những người cho vay được khảo sát cho biết họ thiếu chuyên môn nội bộ về cách sử dụng và tích hợp dữ liệu thay thế và 64% người cho vay không sử dụng dữ liệu thay thế được trích dẫn đang phát triển hoặc thử nghiệm các mô hình mới để trở thành một phần của sự khó khăn.

Dữ liệu thay thế có những lợi ích rõ ràng khi khuyến khích bao gồm tài chính và giúp những người không có ngân hàng và cấp dưới tiếp cận với nhiều loại dịch vụ tài chính hơn.

Cuối cùng, tiếp cận toàn diện hơn với các dịch vụ tài chính “Trực tiếp giúp thực hiện bảy trong số 17 Mục tiêu Phát triển Bền vững của Liên hợp quốc.”

Và chúng tôi càng có thể giúp khuyến khích điều đó với tư cách là một ngành, thì người tiêu dùng trong khu vực này sẽ càng có lợi hơn.

Nhưng việc truy cập dữ liệu thay thế sẽ vô ích nếu không có cơ sở hạ tầng và quy trình thích hợp để xử lý nó.

Đây là lúc AI phát huy tác dụng

Theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới, AI có thể dân chủ hóa các dịch vụ tài chính với cơ sở hạ tầng, môi trường chia sẻ dữ liệu và khuôn khổ đạo đức phù hợp.

Một trong những cách hiệu quả nhất để tích hợp dữ liệu vào các quy trình quyết định là thông qua việc sử dụng Trí tuệ nhân tạo và Học máy.

Tự động hóa các quyết định rủi ro với dữ liệu thời gian thực và mô hình dự đoán nâng cao giúp đơn giản hóa toàn bộ quy trình ra quyết định, cho phép bạn tiếp cận khách hàng nhanh hơn và cải thiện độ chính xác của các quyết định trong quá trình thực hiện.

Tính năng quyết định rủi ro do AI hỗ trợ giúp tìm ra các mối quan hệ trong dữ liệu của bạn mà không phải lúc nào cũng rõ ràng với các phương pháp chấm điểm tín dụng cũ hoặc công cụ quyết định - và nó mở rộng dữ liệu có thể sử dụng, cho phép bạn tăng tính đa dạng của dữ liệu, quản lý sự thiên vị và cải thiện quyết định của mình.

Quyết định tốt hơn, nhanh hơn = khả năng nói đồng ý với nhiều khách hàng hơn.

Và với việc sử dụng AI, khả năng quyết định của bạn đang ở trạng thái cải tiến liên tục. Giám sát mô hình và vòng lặp phản hồi liên tục cho phép bạn tinh chỉnh các quyết định của mình để liên tục tối ưu hóa.

Để tận dụng tối đa khoản đầu tư vào AI của bạn, điều quan trọng là phải tìm kiếm một đối tác công nghệ mang các thành phần của dữ liệu, AI và quyết định lại với nhau thành một đơn vị gắn kết.

Mối quan hệ cộng sinh giữa dữ liệu và AI đảm bảo các quyết định thông minh hơn trong toàn bộ vòng đời của khách hàng - cho phép dữ liệu tích hợp, có thể truy cập đóng vai trò là nguồn cung cấp năng lượng cho các quyết định của bạn (và cung cấp năng lượng cho vòng lặp phản hồi trở lại các mô hình AI của bạn).

Trong khi ngày càng nhiều tổ chức dịch vụ tài chính đang tìm cách tăng cường đầu tư vào AI, nhiều dự án AI không bao giờ vượt qua giai đoạn khái niệm.

Tìm hiểu cách vượt qua sự cường điệu và nâng cao mức độ quyết định rủi ro của bạn với AI bằng cách tải xuống hướng dẫn của bạn từ Provenir Ở đây.

Các bài viết Trí tuệ nhân tạo như một chất xúc tác để tăng tốc độ bao gồm tài chính xuất hiện đầu tiên trên công nghệ tài chính Singapore.

• Coinsmart. Sàn giao dịch Bitcoin và tiền điện tử tốt nhất Châu Âu.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. TRUY CẬP MIỄN PHÍ.
• CryptoHawk. Radar Altcoin. Dùng thử miễn phí.
• Nguồn: https://fintechnews.sg/59657/sponsoredpost/artinking-intelligence-as-a-catalyst-to-accelerate-financial-inclusion/