AI do należności: Jak wykorzystać AI do analizy kredytowej klientów


OPUBLIKOWANO: 13 czerwca 2024

Wykorzystanie AI do analizy kredytowej klientów może zrewolucjonizować proces oceny ryzyka, zwiększyć efektywność i zmniejszyć koszty. Dzięki automatyzacji i inteligentnym algorytmom, firmy mogą podejmować trafniejsze decyzje kredytowe, lepiej dostosowywać oferty i budować trwalsze relacje z klientami.



Jak użyć AI oraz automatyzację do analizy kredytowej klientów

Wyobraź sobie, że jesteś analitykiem kredytowym w banku. Codziennie przeglądasz dziesiątki wniosków o pożyczki i kredyty, starając się ocenić ryzyko związane z każdym klientem. To żmudny i czasochłonny proces, prawda? A co, gdyby istniał sposób na zautomatyzowanie i przyspieszenie tej analizy dzięki sztucznej inteligencji?

Tutaj właśnie wkracza AI. Systemy oparte na uczeniu maszynowym mogą analizować ogromne ilości danych o klientach - ich historię kredytową, dochody, wydatki, zatrudnienie itp. Na podstawie tych informacji AI jest w stanie trafnie przewidzieć, czy dany klient będzie w stanie spłacić kredyt. Co więcej, może to zrobić w ułamku czasu potrzebnego człowiekowi.

Zastosowanie AI do analizy kredytowej to przykład zadania klasyfikacyjnego. Model uczenia maszynowego jest trenowany na historycznych danych kredytowych, ucząc się rozpoznawać wzorce i cechy charakterystyczne dla klientów, którzy spłacili lub nie spłacili swoich zobowiązań. Następnie, gdy pojawia się nowy wniosek kredytowy, AI może go sklasyfikować jako "bezpieczny" lub "ryzykowny" na podstawie wyuczonych reguł.


AI pozwala nie tylko przyspieszyć proces analizy kredytowej, ale także uczynić go bardziej obiektywnym i precyzyjnym.

Pomyśl o tym w ten sposób - ludzcy analitycy, mimo najlepszych chęci, mogą być podatni na uprzedzenia lub błędy. AI natomiast opiera swoje decyzje wyłącznie na twardych danych i statystykach. Dzięki temu ocena ryzyka kredytowego staje się bardziej sprawiedliwa i mniej zależna od czynnika ludzkiego.


Case - zastosowanie AI do analizy kredytowej klientów


Opis problemu

Przyjrzyjmy się teraz konkretnemu przypadkowi. Załóżmy, że jesteś dyrektorem ds. ryzyka w firmie pożyczkowej Szybka Gotówka. Wasza firma udziela niewielkich pożyczek konsumenckich, głównie przez internet. Jednak w ostatnim czasie zauważyliście niepokojący trend - coraz więcej klientów ma problemy ze spłatą zobowiązań w terminie. To przekłada się na straty finansowe dla firmy i obniża Waszą rentowność.

Czujesz, że obecny system oceny zdolności kredytowej klientów nie jest wystarczająco efektywny. Opiera się on głównie na prostych kryteriach, takich jak dochód i historia kredytowa w BIK. Nie bierze jednak pod uwagę wielu innych czynników, które mogą wpływać na ryzyko niespłacenia pożyczki. Potrzebujesz lepszego sposobu na przewidywanie ryzyka opóźnień w spłacie.


Analiza kredytowa za pomocą GPT-4

Rozwiązaniem może być wdrożenie systemu AI opartego na modelu GPT-4 do analizy kredytowej. GPT-4 to potężny model przetwarzania języka naturalnego, który świetnie radzi sobie z zadaniami wymagającymi zrozumienia kontekstu i generowania odpowiedzi.

Wyobraź sobie taki scenariusz - klient wypełnia elektroniczny wniosek o pożyczkę na Waszej stronie internetowej. Oprócz standardowych danych, jak wysokość dochodów czy historia kredytowa, proszony jest też o napisanie kilku zdań o celu pożyczki i swojej sytuacji finansowej. I tutaj do akcji wkracza GPT-4.

Model analizuje odpowiedzi klienta, oceniając nie tylko fakty, ale także ton wypowiedzi, dobór słów, spójność argumentacji. Na tej podstawie jest w stanie wyciągnąć dodatkowe wnioski na temat wiarygodności i intencji tej osoby. Połączenie tych "miękkich" danych z twardymi kryteriami finansowymi daje pełniejszy obraz ryzyka kredytowego.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

Algorytm rozwiązania przy użyciu GPT-4

Spójrzmy teraz krok po kroku, jak mógłby wyglądać proces analizy kredytowej z użyciem GPT-4 i automatyzacji w Szybkiej Gotówce:

  1. Klient wypełnia wniosek o pożyczkę na stronie internetowej firmy, podając wymagane dane i opisując swoją sytuację finansową.
  2. Wniosek trafia do systemu CRM w Airtable. Automatyzacja w Make pobiera dane z nowego rekordu w Airtable.
  3. Dane finansowe klienta (dochody, zobowiązania itp.) są weryfikowane w zewnętrznych bazach danych przez API.
  4. Odpowiedzi tekstowe klienta są przesyłane do modelu GPT-4 przez API. GPT-4 analizuje język i generuje ocenę ryzyka na podstawie treści.
  5. Wyniki analizy GPT-4 oraz zweryfikowane dane finansowe wracają do Airtable. Na ich podstawie wyliczany jest końcowy scoring kredytowy.
  6. Jeśli scoring przekracza ustaloną wartość progową, wniosek jest automatycznie akceptowany. W przeciwnym razie trafia do ręcznej weryfikacji przez analityka.
  7. Klient otrzymuje decyzję kredytową mailem wysłanym automatycznie z Gmail przez Make.

Jak widzisz, cały proces jest w dużej mierze zautomatyzowany i oparty na solidnych fundamentach AI. GPT-4 wnosi tu nową jakość, pozwalając wyciągać wnioski z nieprzejrzystych danych tekstowych. To coś, czego tradycyjne systemy scoringowe po prostu nie potrafią.


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do analizy kredytowej klientów

Wdrożenie takiego rozwiązania może przynieść firmie pożyczkowej wiele wymiernych korzyści:

  • Przyspieszenie procesu oceny wniosków kredytowych i skrócenie czasu oczekiwania klientów na decyzję
  • Zwiększenie trafności oceny ryzyka i w efekcie zmniejszenie odsetka niespłacanych pożyczek
  • Obniżenie kosztów związanych z obsługą wniosków przez częściową automatyzację procesu
  • Uwolnienie czasu pracowników, którzy mogą skupić się na bardziej złożonych przypadkach

Oczywiście, wdrożenie AI do analizy kredytowej to nie jest łatwy proces. Wymaga czasu, nakładów finansowych i kompetentnego zespołu data science. Trzeba też zadbać o kwestie etyczne i zgodność z przepisami o ochronie danych osobowych. Ale w dzisiejszym konkurencyjnym otoczeniu biznesowym, inwestycja w innowacje może być kluczem do zdobycia przewagi rynkowej.

Wypróbuj różne modele AI

Podsumowując, wykorzystanie AI, a zwłaszcza zaawansowanych modeli językowych jak GPT-4, może zrewolucjonizować sposób, w jaki firmy pożyczkowe i banki oceniają ryzyko kredytowe. Połączenie potęgi AI z automatyzacją procesów to przepis na szybsze, trafniejsze i mniej kosztowne podejmowanie decyzji kredytowych. A to przekłada się na wymierne korzyści biznesowe i przewagę konkurencyjną na rynku. Może warto zastanowić się, czy Twoja firma nie powinna pójść w ślady Szybkiej Gotówki?