Formuläret har skickats in framgångsrikt.
Ytterligare information finns i din brevlåda.
Anlita oss
Om oss
TeknikBranscherPortfölj
Det är ingen överraskning att banker avslår låneansökningar varje dag. Ibland med goda skäl och andra gånger... inte så mycket.
Ett typiskt exempel på “bra på papperet”, men som inte uppfyller kriterierna, är gig-ekonomin. En plats full av hårt arbetande, välkompenserade individer som uppfyller nästan alla kriterier - hyran är betald i tid, inga konstiga skulder. Förutom att de saknar en avgörande del av dokumentationen, en W-2.
Ansökan = Avslås.
Detsamma kan sägas om nyanlända invandrare som arbetar och gör allt rätt på ytan, men som vid ansökningstillfället inte finns med i något register. Samma resultat.
För att få ett sammanhang kan vi titta på de siffror som tillhandahålls av Consumer Financial Protection Bureau (CFPB). År 2020 kommer cirka 2.7% av USA:s vuxna hade INGEN kreditupplysning. Det kan översättas som 7 miljoner människor är osynliga för byråerna.
Varför är det så? Det handlar om en tunn kreditfil. Äldre poängsystem tittar på fem saker: betalningshistorik, hur mycket du är skyldig, kredithistoriklängd, ny kredit och låneportfölj. Det är det.
Algoritmen letar efter historik och hittar ett tomt utrymme. Därför lämnar potentiella sökande. Mycket troligt kommer de att flytta till en annan långivare med bättre teknik.
AI-kreditbedömning hjälper FinTech att nå kunder utan bank och att analysera data snabbare. Eftersom långivare vill ha snabbare beslut med färre förluster är ett AI-drivet kreditvärderingssystem ger denna möjlighet. Siffrorna talar sitt tydliga språk - AI på finansmarknaden väntas växa från $38,36 miljarder 2024 till över $190 miljarder fram till 2030.
Låt oss nu titta på hur kreditbedömning med artificiell intelligens fungerar och vilka fördelar det ger.
AI-kreditbedömning är en metod som använder artificiell intelligens och maskininlärning för att avgöra sannolikheten för att en låntagare återbetalar ett lån. Detta görs genom att gå igenom stora datamängder för att hitta signaler som inte kan fångas upp genom manuell granskning eller som missas av människor.
Konceptet i sig är enkelt: man tränar en modell på tidigare återbetalningsresultat och bedömer risken med hjälp av ett bredare spektrum av indikatorer än en traditionell kreditpoäng.
Så här fungerar det.
En maskininlärningsmodell undersöker låntagarens uppgifter, avgör hur väl de stämmer överens med mönster från historiska lån, beräknar ett riskvärde och ger dig en AI kreditvärdighet.
Och här är en titt på hur rådata blir en användbar siffra:
Grunden för traditionella modeller är att de bygger på linjär logik. Händelse A följer alltid på händelse B. Tillsynsmyndigheterna uppskattar denna förutsägbarhet eftersom den är lätt att förklara. Men de grundläggande begränsningarna gör det omöjligt att göra betydande förbättringar. Och modeller som FICO kan inte lära sig eller anpassa sig när oförutsedda händelser inträffar.
Traditionell scoring bedömer alla på samma sätt: en utebliven betalning sänker poängen, en tunn historik straffas och arbetslöshet eller sjukhusvistelse gör ingen skillnad.
AI-kreditmodeller arbetar enligt en helt annan princip. De kan se skillnaden mellan en utebliven betalning under en dokumenterad medicinsk nödsituation och en låntagare som regelbundet betalar sent. De kan märka att en nyanländ invandrare med en magisterexamen och ett stabilt jobb på ett Fortune 500-företag kan vara säkrare än vad deras begränsade kredithistoria antyder.
Obs: denna logik bör endast använda tillåtna datakällor och låntagarens inlämnade bevis på svårigheter.
Även om poängen kan verka mystisk, är en AI-lånesystem uppstår genom en exakt sekvens av steg som baseras på big data och maskininlärning.
Så här fungerar det faktiskt.
För att antingen neka eller godkänna krediten samlar ett system automatiskt in och organiserar enorma volymer av strukturerad data (dvs. kalkylblad, databaser etc.) och extraherar ostrukturerad data (textfiler, PDF, bilder etc.) från olika källor.
Viktiga kategorier är bland annat:
För att träna en prediktiv modell analyserar datavetare historiska återbetalningsdata från över 1 miljon lån och identifierar egenskaper hos låntagare som återbetalat jämfört med dem som inte betalat tillbaka.
Så här tränar datavetare en modell:
Efter utbildningen kan långivarna använda en validerad modell som ett molnbaserat REST API för att integrera den i låneekosystemen.
Så här går det till i den verkliga miljön:
Implementeringen markerar inte en slutpunkt. Den modell som utbildats baserat på utgifter 2024 kanske inte fungerar lika bra 2026 om de ekonomiska förhållandena förändras, så yrkesverksamma använder övervakning, upptäckt av avvikelser och schemalagd omskolning.
I situationer där en låntagare har bedömts ha en låg risk för betalningsinställelse och sedan fallerar, kommer ett AI-drivet övervakningssystem att varna mänskliga experter för ytterligare manuella kontroller. Dataforskare kommer också att undersöka misstag och träna om modellen med hjälp av realtidsdata. Denna loop håller systemet skarpt och väl anpassat till nya bedrägerier och förändrat konsumentbeteende.
Viktiga metoder för kontinuerligt lärande är bland annat
När man ser på helheten och på hur finansinstituten fungerar är det lätt att förstå det enorma värdet av AI-baserade poängmaskiner.
Låt oss nu gå vidare till att diskutera några framträdande Fördelar med AI-kreditbedömning.
AI-kreditplattformar hjälpa långivare att auktorisera fler kunder samtidigt som förluster och tvister minimeras och det manuella arbetet minskar.
Nedan beskrivs de viktigaste sätten som AI förändrar kreditbedömningen på.
Noggrannhet är den heliga graalen inom utlåning och det enda som verkligen betyder något här. Dålig noggrannhet leder till misstag som kostar pengar: att godkänna ett dåligt lån resulterar i en avskrivning, medan att avvisa en bra låntagare kostar intäkter och överlämnar dem till en konkurrent.
AI-kreditbedömning modellerna utnyttjar ytterligare data och algoritmer för mönsterdetektering för att göra mer exakta förutsägelser av betalningsinställelser och betalningsförsummelser. För långivarna innebär detta färre obehagliga överraskningar i låneportföljerna. En McKinsey-analys visade att en minskning av kreditförlusterna med 20-40% bland företag som använde bättre modeller för uppskattning av förfallna skulder.
Vad detta innebär i praktiken:
Modellen gör korrekta prognoser för återbetalningar av lån, vilket minskar andelen fallissemang. Den upptäcker avvikande återbetalningsmönster och utlöser en bedrägerigranskning. Med bättre riskprognoser och kontroll kan långivarna erbjuda lån med lämpliga räntor för att maximera sina intäkter.
Underwriting var långsamt och repetitivt: teamen var tvungna att leta efter dokument, beräkna skuldkvot på en miniräknare och ta fram rapporter en efter en. Faktum är att många människor fortfarande gör det på det gamla sättet.
En AI-motor för kreditbedömning behandlar automatiskt dokument, beräknar DTI och hämtar kreditupplysningar inom några minuter, om inte sekunder. Plötsligt sker ett beslut som tidigare tog tre dagar nästan omedelbart. Låntagarna får ett omedelbart svar och lånet behandlas innan de ens kan titta på konkurrentens webbplats.
Att använda AI för kreditbedömning gör det möjligt för långivare att betjäna kundsegment som traditionella modeller anser vara för riskfyllda eller svåra att teckna. De markeras som “för riskabla” helt enkelt för att de inte passar in i standardmallen.
Låntagare som inte har tillgång till banker, t.ex. unga människor eller personer med ojämn finansiell historik, är i princip inte berättigade till lån enligt traditionell scoring. AI-modeller som inkluderar alternativa data förbättrar godkännanden av småföretag och konsumentlån eftersom de upptäcker värde där traditionell scoring ser risk.
Dessutom kan AI-algoritmer använda grupperingsmetoder när de skapar granulerade riskavsnitt. I stället för att placera tusentals kunder i en enda “måttlig” kategori kommer en AI-grupperingsprocess att bryta ner dessa människor i mindre grupper, var och en med sin egen specifika riskuppskattning.
Detta gör att lågriskkunder kan undvika negativa konsekvenser bara för att de delar samma demografiska/kreditvärderingsintervall som högriskkunder.
Utöver själva kreditbeslutet, kreditbedömning med artificiell intelligens optimerar varje fas i utlåningsprocessen.
Digital kreditbedömning plattformar verifierar inkomst och identitet genom databaskontroller och dokumentskanning. Vissa AI-tjänster använder till exempel datorseende för att läsa av lönespecifikationer eller skatteformulär och bekräfta arbetsinkomsten på några sekunder.
I en traditionell organisation är en ansökan en het potatis. Den flyttas från frontoffice till kreditanalys och sedan till riskbedömning. Långivare kan förkorta godkännandetiderna och minska den manuella granskningen med hjälp av AI-scoring för verifiering och beslutsfattande. McKinsey beskrev denna typ av end-to-end-installation som ett sätt att förbättra kundupplevelsen och minska kostnaderna för backoffice.
Standardiserade rutiner minskar dessutom utbildningstiden, skapar transparenta loggar för tillsyn och ger kunderna en enhetlig upplevelse.
För tio år sedan krävdes betydande initiala kostnader för att bygga AI-system (datavetare, GPU:er, datapipelines). Den barriären har minskat dramatiskt.
AI-kreditbedömning teknik blir nu tillgänglig för långivare i alla storlekar. Idag gör billigare molntjänster och bibliotek med öppen källkod det lättare för långivare att anställa eller utbilda personal inom maskininlärning.
Olika FinTech-företag, som Zest AI, Lenddo och Upstart, erbjuder AI-driven kreditbedömning som tillhandahålls som SDK: er som långivare kan integrera. Med ökningen av cloud computing kan även mindre långivare få tillgång till AI-infrastruktur på molnplattformar som AWS eller Google Cloud.
McKinsey fann att AI och maskininlärningslösningar minska pappersarbetet och minska antalet dokumentförfrågningar, vilket sänker supportkostnaderna och påskyndar godkännanden.
På den tekniska sidan sjunker kostnaderna av en enkel anledning: systemet hämtar och validerar data en gång och tillämpar sedan konsekventa regler. Genom att minska antalet enstaka undantag minskar personalens granskningstimmar avsevärt, för att inte tala om att det också minskar pappersarbetet och ökar godkännandet.
CFPB rapporterade ett långivartest där modellen godkänt 27% fler sökande och sänkt den genomsnittliga effektiva räntan för godkända lån med 16%, samtidigt som den övergripande risken och efterlevnaden av god kreditgivningssed förblev oförändrad.
Finansinstitut använder flera olika typer av AI-modeller för att förutse låntagares risk. Att välja rätt modell AI-kreditbedömning beror på låneinstitutets specifika behov och de uppgifter som finns tillgängliga.
Så här går du tillväga för att fatta beslutet:
Olika situationer kräver olika optimala modeller. Det rätta valet beror på hur du balanserar noggrannhet med systemets komplexitet och de resurser du har tillgängliga.
Genom att skapa en egen anpassad riskmodell får du full kontroll över dina risker och kan särskilja dig från konkurrenter som använder ett scorecard som passar alla. För att göra detta måste du dela upp ditt projekt i olika faser och tilldela ägare och milstolpar till varje fas, så att du kan mäta var du befinner dig i processen.
Låt oss titta närmare på dessa steg.
Det första steget är att konstruera din reservoar. Samla in din interna resultatinformation om lån, samt kreditupplysningar och alternativa datauppsättningar. Skapa en ETL-pipeline (extrahera, transformera, ladda) med minimal säkerhet för att hämta dessa dataset till en gemensam lagringsplats. Det idealiska lagringsscenariot är molnet, eftersom det erbjuder den största flexibiliteten för tillväxt.
Råa transaktionslistor innehåller hundratals poster som inte säger dig någonting i sig, så du måste först konvertera dem till en funktionsform som kan bearbetas av en modell.
Om du beräknar det “genomsnittliga saldot under de senaste 90 dagarna” blir det enskilda måttet en funktion som hjälper modellen att fastställa din finansiella stabilitet. Det krävs dock en god förståelse för bankverksamhet för att veta vilka funktioner som är relevanta.
Välj en algoritm, t.ex. Random Forest eller XGBoost, och dela upp hela datasetet mellan tränings- och testuppsättningarna. Träna den valda algoritmen på träningsuppsättningen och ställ också in hyperparametrarna learning_rate och n_estimators. Utvärdera modellens prestanda i testdatasetet genom att beräkna AUC-poängen. När AUC är 0,8 eller högre eller fortsätter att förbättras, sluta ställa in.
Validering identifierar partiskhet genom stresstester som övervakar prestanda under ekonomiska nedgångar. Detta steg är avgörande för att uppfylla kraven från tillsynsmyndigheter som kräver att få veta hur systemet fattar beslut.
I slutskedet av utvecklingen av AI-modeller överförs modellen från testning/experiment i labbet till faktisk användning. Din Partner för AI-utveckling kapslar in modellen i ett API och integrerar den i ditt system för lån. När en kund klickar på “Ansök” genererar systemet en omedelbar kreditpoäng så att försäkringsgivarna kan godkänna låneansökningar inom några minuter istället för dagar eller längre.
Nu upprättar du instrumentpaneler för att övervaka den dagliga standardfrekvensen, godkännandegraden och AUC för din modell. Om fallissemangsfrekvensen ökar med mer än två procentenheter eller om godkännandegraden minskar kraftigt måste du dessutom göra en undersökning av datadriften och skapa en uppdaterad kalibrering för din modell.
Att bygga en smart kreditbedömningsplattform kräver en minsta investering på $15.000, medan företagsbyggnader når $150k eller högre, beroende på specifika efterlevnadsbehov och funktionskrav.
Det finns tre huvudkategorier baserade på skala och funktionalitet.
Den innehåller endast väsentliga funktioner som digital identitetsverifiering, grundläggande riskinstrumentpaneler och automatiserade kreditbeslut i realtid. MVP:er som utformats för marknadstestning kostar vanligtvis mellan $15 000 och $40 000.
Denna nivå är idealisk för nystartade företag som riktar sig till konsumenter med en tunn profil eller FinTech-företag som testar marknadsanpassning. Det är det bästa alternativet till att börja med: endast viktig funktionalitet utan onödiga funktioner.
Dessa lösningar lägger till alternativa data, bedrägeridetektering och prediktiv analys, vilket hjälper långivare att utöka kredittillgången för låntagare med få ärenden samtidigt som de upprätthåller strikta riskkontroller. Explainable AI tillhandahåller beslutsresonemang som visar hur en modell kom fram till sin slutsats, inte bara resultatet.
Kostnaderna kan variera från $45.000 till $80.000.
Företagsdriftsättningar för bearbetning av stora volymer sträcker sig från $85 000 till $150 000 och högre. Denna investering ger långivare automatiserade arbetsflöden för efterlevnad för revisionsfärdig rapportering, tillsammans med djupinlärningsmodeller som omskolas varje månad och instrumentpaneler som spårar tusentals lån i realtid.
Vi tror att det bästa tillvägagångssättet är en hybrid. Du utnyttjar AI för att fatta beslut samtidigt som du behåller människor “in the loop” för övervakning. På så sätt balanserar du automatiserad snabbhet och insikt med försiktiga bedömningar från erfarna försäkringsgivare.
Att göra bytet känns tungt. Vi förstår det.
Du kan bokstavligen förändra ditt sätt att hantera dina risker. Men du kan börja med ett litet steg. De bästa implementeringar som vi har sett börjar i liten skala, ofta med en “skuggmodell” som körs parallellt med det gamla systemet tills teamet litar på det nya systemet.
På Innowise har vi navigerat denna väg med banker och FinTech tidigare. Vi vet var datafallgroparna finns och vilka utmanande frågor tillsynsmyndigheter ställer. Med 19+ års praktisk erfarenhet är vår AI-utvecklare har genomfört dussintals FinTech-projekt.
Om du är redo att uppdatera din motor för kreditbedömning, vår AI-ingenjörer kan utveckla en skräddarsydd lösning för kreditbedömning som passar din produkt- och riskprofil.
Tveka inte att höra av dig till kontakta oss närhelst du finner det lämpligt.
Den använder alternativa datasignaler för att bedöma återbetalningsförmågan på kort sikt, bestående av hyra, telefonräkningar och kassaflödesmönster.
Modeller som använder historiska data kan återspegla partiskhet som finns i träningsdata. Därför måste långivare ofta testa sina modeller för rättvisa och korrigera eventuella skillnader som uppstår till följd av modellens förutsägelser.
För långivare som använder AI-kreditalgoritmer insisterar tillsynsmyndigheterna på att de visar att de fattar rättvisa beslut om utlåning, inte diskriminerar och för register över indata relaterade till utlåningsresultat.
Teamet testar alla modeller på ett dataset som ingen av modellerna har tränats på, och jämför förutsägelser med faktiska utfall för nya låntagare.
För det första bör långivarna köra en modell vid sidan av sin traditionella kreditbedömningsprocess. Därefter bör långivarna använda en mänsklig granskningsprocess för högriskkonton och expandera när de är stabila.
Ett typiskt low-end anpassat kreditbedömningssystem kostar i allmänhet minst ~ $15.000, medan storskaliga system kan överstiga $150.000 eller mer.
Förbättrade kreditriskmodeller gör det möjligt för långivare att poängsätta låntagare med hjälp av ytterligare data, vilket är fördelaktigt för gig-arbetare eller invandrare som avvisas av traditionella kreditmodeller.
Långivare använder lagrings- och beräkningstjänster i publika moln på AWS eller Google Cloud eftersom de är skalbara och inte kräver en initial investering i lokal hårdvara.
Leveransdirektör och chef för kompetenscenter
Siarhei leder vår FinTech-verksamhet med djup branschkunskap och en tydlig bild av vart digital finansiering är på väg. Han hjälper kunder att navigera i komplexa regelverk och tekniska val, och utformar lösningar som inte bara är säkra - utan också byggda för tillväxt.
