ИИ в автокредитовании/лизинге

Предвзятость при автокредитовании возникает, когда дилер и кредитор принимают решение о предоставлении кредита и отказывают в кредите или выдвигают «нестандартные» условия по причинам, не связанным с кредитоспособностью заемщика.

Покупатели автомобилей могут столкнуться с предвзятостью, например, получить выгодные условия кредитования, потому что они кажутся «надежными», или не получить кредит только потому, что они живут в «неправильном» районе.

Правильный процесс принятия решения исключает любые соображения, связанные с расой, религией, семейным положением, полом/гендерной идентичностью, возрастом или инвалидностью. Предвзятость приводит к принятию менее оптимальных решений и может негативно сказаться как на дилере/кредиторе, так и на потребителе.

Предвзятость остается серьезной проблемой

По данным Федерального резервного банка Чикаго, существуют убедительные доказательства расовой и этнической дискриминации при оформлении автокредитов через автодилеров. Автокредиты, полученные по непрямым каналам для чернокожих, латиноамериканских и азиатских заемщиков, имеют более высокие процентные ставки, чем для белых заемщиков, не являющихся латиноамериканцами. Такое неравенство в ставках приводит к тому, что чернокожие, испаноязычные и азиатские заемщики зачастую платят сотни, а иногда и тысячи долларов в качестве дополнительных платежей по кредиту по сравнению с белыми. В результате чернокожие заемщики могут заплатить около 1400 долл. дополнительных процентов за весь срок действия среднего автокредита.

Однако предвзятость касается не только личных качеств. Кредитование также может быть предвзятым по отношению к лицам, получающим обычную заработную плату, в сравнении с самозанятыми и фрилансерами. На «бумаге» одни профессии выглядят лучше других. Во многом эта предвзятость обусловлена тем, какие документы предоставляются вместе с заявкой на кредит и как эти документы обрабатываются. Повышение качества данных, содержащихся в документах, является ключом к устранению предвзятости.

В чем может помочь искусственный интеллект

Ключом к снижению влияния предвзятости является понимание того, как искусственный интеллект может быть полезен. Есть три основных направления:

• Расширение объема данных, доступных для принятия решений.
• Модели, выявляющие взаимосвязи в данных.
• Автоматизация принятия решений на основе модельных прогнозов рентабельности кредита.

«Большие данные» позволяют собирать гораздо больше информации недоступных ранее типов. Традиционные процессы одобрения зависят от информации в кредитных заявках, баллов кредитных бюро и ранее собранной информации. Однако эти источники ограничены. Кредитные заявки могут содержать поддельные данные. Кредитные бюро формируют кредитные баллы, игнорируя существенные факты.

Однако теперь для оценки претендентов на получение кредита доступен целый массив данных — информация из платежных систем, социальных сетей, присутствия в Интернете и многое другое. Вопрос в том, какие данные являются «правильными» для принятия решений?

Доступность более широкого спектра данных имеет две стороны. Большее количество данных способствует принятию более эффективных решений за счет выявления корреляций между кредитоспособностью и другими факторами. С другой стороны, некоторые из этих факторов, например пол или имя (которое может намекать на этническую принадлежность), не должны учитываться в процессе кредитования.

Какие данные необходимо получить

Существует множество дополнительных данных, позволяющих улучшить процесс одобрения кредита, но отправной точкой являются данные, предоставленные заявителем. Использование ИИ и машинного обучения позволяет понять документы, извлечь и классифицировать базовые данные, что значительно сокращает необходимость ручного вмешательства и повышает скорость и точность. Это дает возможность повысить качество обслуживания клиентов, а в случае автокредитования — быстрее получить деньги от дилера.

При машинном обучении модель создается на основе набора выборочных данных (обучающих данных). Затем модель может делать прогнозы на основе нового набора данных с характеристиками, аналогичными характеристикам обучающих данных.

Ответ на основной вопрос: «Какие характеристики объекта лучше всего предсказывают точный результат?». Или, в случае потребительского кредитования: «Как узнать, сколько и кому мы должны дать в долг, под какую процентную ставку и каков риск невозврата?».

ИИ в потребительском кредитовании может стать «беспроигрышным вариантом». Он может радикально снизить предвзятость и устранить риск как для заемщиков, так и для кредиторов. Он может повысить рентабельность кредитования и снизить риск потерь. Он может расширить возможности заемщиков по получению подходящих кредитов и приемлемых условий и снизить риск невозврата кредита.

По материалам WardsAuto.

Мнение экспертов

Может ли использование искусственного интеллекта/нейросетей улучшить автомобильное кредитование/лизинг и других финансовых услугах в автосфере? Возможно ли сделать более точной оценку, уменьшить риски автокомпаний, банков и потребителей? Какие шаги в этом направлении у нас уже делаются? Мы спросили это у экспертов.

Станислав Сидоров,
генеральный директор Pro Control

Искусственный интеллект (ИИ) и нейросети могут внести значительный вклад в улучшение автомобильного кредитования и лизинга, а также других финансовых услуг в автосфере. Вот несколько способов, как это может быть реализовано:

— Оценка кредитоспособности: ИИ может использоваться для анализа большого количества данных и принятия более точных решений о кредитоспособности потенциальных заемщиков. Это может помочь уменьшить риски банков и финансовых институтов.

— Предсказание цен на автомобили: Используя данные о рынке и характеристиках автомобилей, ИИ может предсказать будущую стоимость автомобиля, что будет полезно для определения условий кредитования или лизинга.

— Управление рисками: ИИ может анализировать данные о прошлых кредитах и лизингах и использовать эти данные для предсказания рисков, связанных с новыми сделками.

— Персонализация предложений: ИИ может использоваться для создания более персонализированных предложений, основанных на индивидуальных потребностях и предпочтениях клиентов.

По состоянию на 2023 год, уже проводится много исследований и разработок в области применения ИИ в автомобильном кредитовании и лизинге. Например, некоторые компании и банки уже используют алгоритмы машинного обучения для оценки кредитоспособности заемщиков и управления рисками.

В дополнение к этому, ИИ может быть использован в других автомобильных финансовых услугах. Например, он может использоваться для автоматизации процессов, таких как обработка заявок на кредит, управление платежами и обработка страховых исков. Это может помочь увеличить эффективность этих процессов и улучшить обслуживание клиентов.

В целом, использование ИИ в автомобильных финансовых услугах обещает принести значительные преимущества для всех участников: банков, автомобильных компаний и потребителей. Но это также требует надлежащего управления и регулирования, чтобы обеспечить безопасность данных и справедливость в принятии решений.

Лилия Алеева,
эксперт по экспорту и продвижению цифровых систем, кандидат экономических наук

Использование искусственного интеллекта (ИИ) и нейронных сетей действительно может улучшить автокредитование, лизинг и другие финансовые услуги в автомобильном секторе.

Например, алгоритмы ИИ могут анализировать большие объемы данных для оценки кредитоспособности, прогнозирования уровня дефолтов и определения подходящих условий и процентных ставок. Используя методы машинного обучения, системы ИИ могут постоянно улучшать свои модели и со временем делать более точные прогнозы. Это может привести к более персонализированным и точным решениям по кредитам, снизить уровень невозвратных кредитов и повысить прибыльность кредитования.

В контексте автокредитования и лизинга искусственный интеллект может помочь автоматизировать и упростить процесс подачи заявок, позволяя быстрее принимать решения и значительно сокращать бумажную работу. Он также может помочь в обнаружении мошенничества путем анализа закономерностей и аномалий в предоставленных финансовых данных.

Кроме того, чат-боты и виртуальные помощники на базе искусственного интеллекта могут оказывать персонализированную поддержку клиентов, отвечать на запросы и помогать с управлением кредитами и платежами. Это может повысить качество обслуживания клиентов и снизить затраты кредиторов на поддержку и обслуживание.

Что касается России, то в этом направлении сделано несколько шагов. Например, Сбербанк, один из крупнейших банков России, внедрил технологии ИИ в процесс кредитования. Они используют алгоритмы машинного обучения для оценки кредитоспособности и принятия решений по кредитам быстрее и точнее. Ссылка на источник.

Кроме того, другие финансовые учреждения в России изучают возможности использования ИИ для управления кредитными рисками и предотвращения мошенничества в автомобильном секторе. Они используют возможности ИИ для анализа больших наборов данных, улучшения моделей кредитного скоринга и улучшения кредитных операций.

В целом, внедрение ИИ и нейронных сетей в автокредитовании и лизинге может принести автомобильному сектору преимущества, включая более быстрое принятие решения, точную оценку, снижение рисков и улучшение качества обслуживания клиентов.