OPUBLIKOWANO: 13 czerwca 2024
AI może zautomatyzować analizę zgodności finansowej klientów, zwiększając efektywność i dokładność procesu. Dzięki uczeniu maszynowemu, AI może wykrywać anomalie, analizować historię płatności i przewidywać ryzyko opóźnień, pomagając firmom podejmować lepsze decyzje kredytowe.
- Jak użyć AI oraz automatyzację do analizy zgodności finansowej klientów
- Case - zastosowanie AI do analizy zgodności finansowej klientów
- Opis problemu
- Analiza zgodności finansowej klientów za pomocą ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4
- Algorytm rozwiązania przy użyciu ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4
- Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do analizy zgodności finansowej klientów
Jak użyć AI oraz automatyzację do analizy zgodności finansowej klientów
Wyobraź sobie, że jesteś właścicielem firmy, która udziela kredytów klientom. Każdego dnia musisz analizować setki wniosków, sprawdzać historię kredytową, oceniać ryzyko i podejmować decyzje. To czasochłonny i skomplikowany proces, prawda? Ale co gdyby mógł być on zautomatyzowany i usprawniony dzięki sztucznej inteligencji?
AI może pomóc w analizie zgodności finansowej klientów na wiele sposobów. Po pierwsze, może automatycznie gromadzić i analizować dane z różnych źródeł, takich jak biura kredytowe, banki czy media społecznościowe. Dzięki temu otrzymujesz pełniejszy obraz sytuacji finansowej klienta.
Po drugie, AI może wykorzystywać uczenie maszynowe do wykrywania wzorców i anomalii w danych. Może na przykład zidentyfikować klientów, którzy mają problemy ze spłatą innych zobowiązań, co może wskazywać na zwiększone ryzyko. Albo wychwycić nagłe zmiany w zachowaniu finansowym, które mogą sugerować oszustwo.
AI to potężne narzędzie, które może zrewolucjonizować sposób, w jaki firmy analizują zgodność finansową klientów, oszczędzając czas, zmniejszając ryzyko i zwiększając zyskowność.
Wreszcie, AI może automatyzować proces podejmowania decyzji. Na podstawie zdefiniowanych kryteriów i historycznych danych, modele AI mogą rekomendować, czy przyznać kredyt, jaką kwotę i na jakich warunkach. Oczywiście ostateczna decyzja należy do człowieka, ale AI może znacznie przyspieszyć i zobiektywizować ten proces.
Case - zastosowanie AI do analizy zgodności finansowej klientów
Opis problemu
Poznajmy firmę Kredytomat, która oferuje pożyczki online. Firma ta boryka się z problemem oceny zdolności kredytowej klientów. Tradycyjne metody, polegające na ręcznej analizie wniosków i sprawdzaniu historii w BIK, są czasochłonne i zawodne. W rezultacie, Kredytomat odrzuca wiele wniosków wartościowych klientów, a jednocześnie akceptuje zbyt dużo ryzykownych pożyczek, co prowadzi do strat.
Firma potrzebuje nowoczesnego rozwiązania, które zautomatyzuje i zoptymalizuje proces oceny kredytowej. Chce szybko i precyzyjnie przewidywać ryzyko, dostosowywać ofertę do profilu klienta i minimalizować straty z tytułu niespłaconych pożyczek. Jednocześnie zależy jej na zwiększeniu dostępności kredytów dla rzetelnych klientów. Czy AI może pomóc rozwiązać ten problem?
Analiza zgodności finansowej klientów za pomocą ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4
Proponowane rozwiązanie opiera się na wykorzystaniu ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4 do zbudowania modelu oceny ryzyka kredytowego. Dzięki możliwości analizy dużych ilości danych i wyciągania z nich wniosków, te potężne modele AI mogą zauważyć trendy i zależności niewidoczne gołym okiem.
System będzie gromadzić i analizować różnorodne dane o klientach, takie jak:
- Historia kredytowa z BIK
- Dane aplikacyjne (dochody, zatrudnienie, wydatki)
- Aktywność w mediach społecznościowych
- Dane behawioralne (np. sposób wypełniania wniosku)
Na podstawie tych informacji, model ChatGPT/GPT-4 nauczy się przewidywać prawdopodobieństwo spłaty pożyczki przez danego klienta. Będzie klasyfikować wnioski do różnych kategorii ryzyka i sugerować optymalne warunki (kwotę, okres, oprocentowanie).
Algorytm rozwiązania przy użyciu ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4
1. Klient wypełnia wniosek online o pożyczkę na stronie Kredytomatu. Dane są zapisywane w Google Sheets.
2. Zapier automatycznie pobiera nowe wnioski z Google Sheets i wysyła do GPT-4 przez API.
3. GPT-4 analizuje wniosek, korzystając z Code Interpreter i bibliotek Scikit-learn, NumPy, SciPy. Pobiera też dodatkowe dane z BIK, ZUS, analizy social media.
4. Zbudowany w GPT-4 model uczenia maszynowego klasyfikuje wniosek do kategorii ryzyka i proponuje warunki pożyczki.
5. Wyniki analizy są odsyłane przez Zapier do Google Sheets i wyświetlane w panelu pracownika Kredytomatu.
6. Pracownik podejmuje ostateczną decyzję na podstawie rekomendacji AI i kontaktuje się z klientem przez Gmail.
7. Akceptacja lub odrzucenie wniosku jest zapisywana w Google Sheets i używana do dalszego trenowania modelu.
Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do analizy zgodności finansowej klientów
Wdrożenie opisanego rozwiązania AI może przynieść Kredytomatowi liczne korzyści. Przede wszystkim, zautomatyzuje i przyspieszy proces oceny wniosków. Decyzje kredytowe będą podejmowane w ciągu minut, a nie dni, co poprawi doświadczenie klientów.
Ponadto, AI zwiększy trafność oceny ryzyka. Dzięki analizie różnorodnych danych, model lepiej przewidzi, którzy klienci są wiarygodni, a którzy problematyczni. To pozwoli Kredytomatowi udzielać więcej pożyczek dobrym klientom i unikać tych ryzykownych. W rezultacie, firma zwiększy przychody i zyski, minimalizując jednocześnie straty z tytułu niespłaconych kredytów.
Oczywiście, wdrożenie AI wymaga też rozwagi. Kredytomat musi zadbać o jakość i bezpieczeństwo danych, transparentność decyzji, zgodność z przepisami. Model powinien być regularnie monitorowany i udoskonalany. Ale przy odpowiednim podejściu, AI może zrewolucjonizować sposób oceny kredytowej, dając firmie przewagę konkurencyjną.