Tekoälyn rooli digitaalisen lainaamisen tehostamisessa BFSI:lle
Tekoälystä (AI) on tullut kriittinen häiriötekijä lähes kaikilla toimialoilla, ja yritykset sopeutuvat sen etuihin harppauksin. Organisaatiot hyödyntävät sitä löytääkseen markkinatrendejä, helpottaakseen ikäviä prosesseja, tehostaakseen toimintaansa ja parantaakseen asiakaskokemusta. BFSI-toimialalla (Banking, Financial Services and vakuutus) digitalisaatioprosessi etenee jo kovaa vauhtia, ja sen käyttöönotto on jo parantanut toiminnallisia näkemyksiä, alentanut kustannuksia ja virtaviivaistanut työnkulkuja.
Tämä todistaa tehokkaasti, että oikeaan aikaan otettu teknologia voi tarjota tuottoisia etuja organisaatioille. Samoin tekoäly voi tässä suhteessa muuttaa BFSI-yritysten liiketoimintaprosesseja, erityisesti digitaalista luotonantoa, joka kasvaa eksponentiaalisesti. Experianin ja Praxis Global Alliancen raporteissa todettiin, että Intian digitaaliset lainamarkkinat olivat vuonna 2022 270 miljardia dollaria, ja maksut kasvoivat 11 prosenttia. Näiden kasvavien markkinoiden ja kasvavan lainanottajien keskellä BFSI-yritykset voivat hyödyntää tekoälyä tuottoisten etujen saavuttamiseksi.
Rahoitusorganisaatiot tarjoavat lainoja potentiaalisten lainanottajien luottokelpoisuuden perusteella, joka määräytyy heidän CIBIL-pisteensä perusteella, mutta usein suurelta osalta ehdokkaista evätään lainat heidän heikon tai heikon luottohistorian vuoksi. Tässä suhteessa tekoälyalustat pystyvät tunnistamaan riskiprofiilit ja määrittämään henkilön mahdollisuudet maksaa käyttämällä muita kriteerejä kuin pelkän luottopisteensä. Sillä on kyky luoda luottopisteet asiakkaalle heidän online-tapahtumiensa ja -toimintojensa perusteella. Tekoälypohjaiset lainaustekniikat tarkistavat huolellisesti kaikki asiakirjoissa olevat tiedot, vertaavat niitä lainavaatimuksiin ja tarjoavat oivaltavaa tietoa, jonka avulla lainanantaja voi tehdä tietoisemman päätöksen lainanottajan luotettavuudesta. Kaikkien näiden tekoälyjohtoisten prosessien jälkeen lainanantajat voivat maksaa summan nopeasti, jos lainanottaja on luottokelpoinen.
Ensimmäinen askel positiivisen ensivaikutelman luomisessa on sujuva asiakkaan käyttöönottoprosessi. Prosessi alkaa, kun mahdollinen asiakas ottaa yhteyttä myyntitiimiin. Sieltä ryhdytään moniin toimenpiteisiin tärkeiden tietojen keräämiseksi ja tarvittavien sääntely-, oikeudellisten ja due diligence -menettelyjen suorittamiseksi. Vakiintuneet lainajärjestelmät nojasivat suurelta osin ihmisten verkostoitumiseen. Ihmisen väliintulo ei vaikuta vain nopeuteen, vaan myös tarkkuuteen ja yhdessä lopputulokseen. Tekoälyjohtoiset alustat voivat kuitenkin helpottaa BFSI-yritysten KYC-prosesseja (Know Your Customer). Lisäksi asiakkaiden nopea perehtyminen varmistetaan käyttämällä älykästä tiedonpoimintamoottoria, kuten OCR, ja suorittamalla KYC-lomakkeiden automaattinen täyttö tekoälyllä. Yhdessä se voi yksinkertaistaa sääntely- ja noudattamisprosessia, eliminoida inhimilliset virheet, automatisoida toistuvia toimintoja ja auttaa säästämään aikaa ja rahaa.
Perinteiset lainan hyväksymis- ja maksuprosessit olivat tyhjentäviä ja resursseja vieviä. Kaikki oli manuaalista, ja koko prosessi kesti päiviä tai jopa viikkoja lopulliseen hyväksyntään ja maksuun. Tämä yleensä pidensi lainasyklin läpimenoaikaa ja yhtiöt joutuivat menettämään merkittäviä markkinamahdollisuuksia. Ottamalla tekoälyteknologiaa lainanantajat voivat kuitenkin lyhentää lainan käsittelyyn kuluvaa aikaa. Kaikki lainakäsittelyn vaiheet vaativat huomattavan määrän yksitoikkoista työtä, joka vie paljon aikaa. Lainojen käsittelyssä käytetty tekoäly minimoi kuitenkin työläisiin työprosesseihin kuluvan kokonaisajan mahdollistamalla automatisoinnin koko lainasyklin ajan. Tekoälyä käyttämällä lainanantajat voivat luonnollisesti virtaviivaistaa toimintaansa ja lyhentää lainaussykliä merkittävästi.
Digitaalisen muutoksen valtaaessa alan vaatimukset digitaalisesti toimivalle BFSI-sektorille ovat korkeammat kuin koskaan ennen. Kysyntä on kuitenkin hyödyntänyt myös yritysten kipukohtia, sillä ne odottavat innolla digitalisoitumistaan, mutta heillä ei ole huippuammattilaisia tai aikaa ottaa haltuunsa IT-alan ydinvaatimukset. Tässä suhteessa koodittomat alustat voivat auttaa BFSI-yrityksiä luomaan tekoälypohjaisia ja API-johtoisia sovelluksia, jotka voivat tarjota kokonaisvaltaisia lainanantoratkaisuja luottolaitoksille. Koodauksen vaivan eliminoivat koodittomat alustat voivat helpottaa vedä ja pudota -vaihtoehtoja ja visuaalista käyttöliittymää, mikä voi auttaa luomaan yritystason sovelluksia, jotka vastaavat BFSI-yritysten tarpeita.
Organisaatiot voivat juurruttaa lukemattomia ominaisuuksia, mukaan lukien liidien luominen ja käyttöönotto, KYC-profilointi ja kelpoisuusarviointi, luottopäätökset ja riskinarviointi. Nämä ominaisuudet voisivat huolehtia tarpeista, kuten liidien kaappauksesta, digitaalisesta käyttöönotosta, integroinnista Bureau- tai kelpoisuustarkastuksiin sekä erilaisten taloustietojen yhdistämiseen ja analysointiin. Lisäksi sovellusta voidaan säätää helpottamaan asiakirjojen lataamista, kojetaulujen, raporttien ja kirjausketjujen katselua. Kaiken kaikkiaan UX:n, turvallisuuden ja integraation taustalla olevat vaikeudet hoidetaan koodittomilla alustoilla, jotka mahdollistavat sovellusten nopean kehityksen ja lisäävät BFSI-yritysten tuottavuutta.
Tekoälyn mahdollista vaikutusta BFSI-sektoriin ja verkkolainaukseen ei voi yliarvioida. Sillä on kyky parantaa kuluttajien kokemuksia virtaviivaistamalla KYC-menettelyjä, nopeuttaa lainaprosesseja vähentämällä huomattavasti TAT:ta ja tehdä lainausprosessista turvallisempaa ja helpompaa lainanantajille. IIFL FinTechin tekemä tutkimus ennustaa, että Intian digitaalisten lainojen markkinat saavuttavat huikeat 515 miljardia dollaria vuoden 2023 loppuun mennessä. Siksi markkinoiden näkymät näyttävät lähitulevaisuudessa positiivisilta.
Saadakseen kilpailuetua näillä kasvavilla markkinoilla digitaaliset lainanantajat tarvitsevat koodittomien alustojen apua. Nämä alustat voisivat auttaa yrityksiä tarjoamaan entistä parempia palveluita yhdistämällä työhönsä parhaat ihmis- ja konekyvyt, mikä tekee siitä entistä houkuttelevamman mahdollisuuden asiakkailleen. Se eliminoi koodauksen tarpeen ja helpottaa BFSI-yritysten sovelluksia, jotka pystyvät vastaamaan heidän toiminnallisiin tarpeisiinsa. Sen nopean käyttöönoton ansiosta organisaatiot kokevat todennäköisesti merkittäviä parannuksia tuottavuudessa ja virtaviivaistettuja työnkulkuja.