Utilizzando l’automazione, in che modo l’intelligenza artificiale sta avvantaggiando l’industria fintech nel 2022?

Utilizzando l’automazione, in che modo l’intelligenza artificiale gioverà all’industria Fintech nel 2022?

In questo momento, il business fintech sta subendo una notevole trasformazione. I clienti traggono vantaggio dall’interruzione avendo un accesso più accessibile al credito, che ha reso i pagamenti e le transazioni più accessibili che mai. Tutto ciò è possibile grazie ai progressi tecnologici come l’open banking e l’ascesa dell’IA e dell’apprendimento automatico.

La giovane India è assetata di credito e la sua spesa pro capite è in costante aumento. I clienti dovevano recarsi presso la sede della banca, produrre fisicamente i documenti appropriati e attendere almeno 15 giorni per l’accredito o un prestito fino a poco tempo. Le banche impiegavano molto tempo per elaborare documenti, condurre KYC attraverso visite umane, valutare il rischio di credito e infine autorizzare prestiti. Le banche e gli istituti di credito, d’altra parte, ora possono prestare denaro nel giro di poche ore anziché di giorni. Ciò ha reso l’intero ciclo di prestito più breve e più accessibile alla persona media.

Il settore Fintech ha subito una completa trasformazione a causa della digitalizzazione, delle API aperte e dell’integrazione del machine learning. I prestatori possono elaborare richieste di prestito, condurre e-KYC e valutazioni del credito, valutare l’affidabilità creditizia ed elaborare gli importi del prestito in pochi minuti. Questo ha aperto molte opzioni per le persone in cerca di finanziamenti. Ogni mese milioni di clienti richiedono un prestito, ma solo dal 10 al 15% di loro riesce a completare la procedura di richiesta e solo dal 2 al 5% di coloro che fanno domanda viene approvato.

L’abbandono di un prestito è dovuto a una serie di fattori

Sia le fasi di pre-elaborazione che quelle di post-elaborazione sono interessate dall’abbandono del prestito. Compilare la domanda, ricevere un’offerta, presentare documenti KYC, fornire estratti conto, dichiarazioni dei redditi e così via sono tutti esempi di fasi di preelaborazione. La valutazione del credito, la determinazione del credito e la distribuzione del prestito sono le fasi della post-elaborazione. Diverse cause contribuiscono all’abbandono del prestito in varie fasi: il cliente non completa la domanda o non è in grado di fornire i documenti richiesti, non soddisfa i requisiti di punteggio di rischio, è sensibile al prezzo e così via.

L’importanza dell’automazione intelligente basata sull’intelligenza artificiale

5 modi in cui l'intelligenza artificiale cambierà il fintech

La perdita di consumatori lungo il percorso della richiesta di prestito è diventata costosa per le organizzazioni di prestito digitale poiché le spese di acquisizione dei clienti sono aumentate, determinando un calo significativo del prestito in ogni fase. È qui che le tecnologie di automazione intelligente basate sull’intelligenza artificiale stanno aiutando le istituzioni finanziarie non solo ad automatizzare l’intero processo, ma anche a ridurre drasticamente i costi e persino ad aiutare i clienti a prendere decisioni informate durante il loro percorso di richiesta di prestito.

Inoltre, è una procedura dispendiosa in termini di tempo per le organizzazioni di prestito completare tutte le loro ricerche facendo affidamento sull’esperienza di gestori del rischio di credito, responsabili delle politiche creditizie, risorse legali e un intero team per analizzare le pratiche burocratiche dei clienti e continuare a fallire. Dato il gran numero di candidati in questa era digitale, è difficile esplorare tutti i documenti, valutare il rischio, determinare l’affidabilità creditizia ed esprimere i migliori giudizi possibili riducendo al minimo il rischio.

Per affrontare questo problema problematico, sono stati creati e implementati sistemi di automazione intelligente basati sull’intelligenza artificiale e sull’apprendimento automatico per gestire enormi quantità di dati, classificare le anomalie, valutare comportamenti e modelli di pagamento, valutare l’affidabilità creditizia e automatizzare le scelte di rischio. L’intelligenza artificiale consente ai gestori del rischio di credito di acquisire una comprensione scientifica dell’identità e del comportamento di rischio di ciascun cliente, oltre a fornire la causalità del rischio di credito. L’intelligenza artificiale sta aiutando i prestatori a prevedere le probabilità di abbandono del prestito dei clienti, il che può aiutare a selezionare i candidati qualificati, consentendo di ottimizzare la canalizzazione e, in definitiva, portare a consumatori di qualità presi di mira e a migliorare l’intero processo di richiesta.

Dopo il completamento delle domande di prestito, il modello di intelligenza artificiale generale aiuta a prevedere quali clienti avranno più probabilità di ottenere l’approvazione del prestito e a stabilire un modello per le applicazioni adeguate. Ciò consente ai prestatori di identificare in anticipo i clienti di alta qualità e di concentrare i propri sforzi interamente sull’aiutarli ad aumentare i tassi di conversione e ridurre i tassi di insolvenza del prestito.

cosa ha in serbo il 2022 per il fintech?  - narratore

Di conseguenza, anche i costi di acquisizione dei clienti vengono notevolmente ridotti. Il prestatore potrebbe anche utilizzare l’automazione intelligente basata sull’intelligenza artificiale per prevedere quali clienti hanno maggiori probabilità di abbandonare la loro domanda di prestito digitale in fasi critiche come l’offerta di disponibilità, il KYC e l’invio di documenti. Il potente mix di intelligenza artificiale e automazione produce un approccio al servizio clienti unico nel suo genere che aiuta anche a prevenire l’insolvenza del prestito. Utilizzando questi dati, il prestatore può ora ottimizzare la pubblicità mirata dei consumatori e l’attività del call center.

L’adozione di tecnologie digitali come l’intelligenza artificiale nell’amministrazione delle domande di prestito può aiutare le banche a riorganizzare il percorso del cliente, aumentare l’efficienza e liberare le persone per fornire servizi a valore aggiunto.

A cura di Prakriti Arora

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