AI：有力量吗？

上个月，在一个由两部分组成的系列文章的第一个系列中，CreditEnable的首席执行官Nadia Sood探索了AI在性别包容性方面的潜在陷阱，以及AI的引入还可以如何帮助消除偏见。

取消优先排序的联系不一定非理性，但可以与偏见联系在一起。

在本月的文章中，我将探讨如何将AI用作金融机构的良好力量，使它们更具包容性，同时通过增加相关客户的数量来增加其增长潜力。

就像一直是生命线一样，智能嵌入AI很有可能成为放款人及其客户的生命线–实际上是在医学和生物技术领域。

负责任地引入AI的贷款人可以创建真正个性化的客户服务，并现代化客户的体验，同时还可以实现前所未有的包容性。不能有效引入人工智能的贷款人肯定会被抛在后面，因为老牌企业会利用AI来接触新的客户群，并将服务不足的客户带入更多领域。

人工智能可以为贷方带来巨大价值的领域

让我们回顾一下传统偏见影响贷方增长能力的几个关键领域，以及如何通过人工智能的智能应用改变这种局面。

取消中小企业细分市场的优先级

传统上，放贷人优先考虑市场中的中小企业（SME）市场，以支持企业信贷市场。从高层次看，这没有任何意义。中小企业占全球大多数经济体的大部分GDP；创造大部分工作；信贷市场的这一部分每年对贷方而言价值高达8.1万亿美元。

取消优先排序的原因不一定非理性，但可以与偏见联系在一起。

偏差一：地理邻近偏差

传统上，放贷人一直偏向中小企业，应根据其与分支机构的地理位置相近来借贷。这种偏见的原因并非非理性，而是出于运营考虑。如果中小型企业靠近银行分支机构，则可以亲自进行跟进。这在历史上很重要，因为与大型公司相比，从风险的角度来看，中小企业更难评估，因为中小企业与大公司之间存在巨大的数据不对称性。

靠近银行分支机构的企业可以更有效地向其银行家传达“软信息”，例如可能每天发生的问题，这些反过来又可以作为其保持还款能力的最新预警指标，以及帮助银行更有效地管理该部门的风险敞口。

远离现有分支机构的信誉良好的客户因此需要更多的旅行和更多的服务时间，这反过来又使他们变得更昂贵，最终对放款人的吸引力降低。

人工智能增加地理渗透

所有这些都发生了很大变化。中小企业以电子形式生成的数据比以前多得多。这加上英国在其他市场引入的开放银行业务，使得放贷人越来越容易地使用AI来监控中小企业的绩效，并且即使对中小企业的影响趋势也保持紧密联系，也可以提供有用的见解。

拥抱AI的贷款人将扩大其活动的地理范围，使其包括与他们不近的中小型企业，这将是赢家，而那些继续依赖这种地理偏见的人将是明显的输家。

偏见二：所有中小企业风险较高

贷款人传统上将中小型企业视为比企业中的中小企业属于较高信用风险类别。虽然所有中小型企业的风险状况显然都不相同，但贷方持有这种偏见的原因再次不是不合理的。中小企业市场缺乏高质量的数据或基准以及信用评级，这意味着放贷者看不到向他们贷款的风险，因此不得不依靠关系银行模型从所需的公司中获取信息。充分评估他们的风险。

反过来又造成了重大问题。首先，风险确定变得非常主观，并且与信贷分析师/分行经理的观点和收集数据的能力的解释紧密相关，而不是与数据驱动的客观解释紧密相关。具有讽刺意味的是，这种偏见导致引入流程，增加了贷方向该部门贷款的风险。如果放款人能够获得足够的数据，他们将能够更容易地识别风险较低的中小企业，并且更具成本效益，并且可以为该部门提供服务，而不必承担更大的风险。

人工智能可在不增加风险的情况下增加对中小企业市场的整体渗透率

人工智能具有明显的竞争优势，可以在不增加风险的情况下，在加速增长方面使事物变得更好。

人工智能可以帮助我们发现众所周知的大海捞针。当所有干草看起来都一样时，它可以同时聚焦和分析数百万个数据点，查看标准指标看不到的模式和趋势，拼写中小企业因缺乏营运资金而失败或雇用员工之间的差异。十个人，并促进了其出口。

它也可以帮助在贷款篮中突出表现良好的优质鸡蛋，而无需依靠个人的主观解释。例如，它可以在决定是否借给某个人而不是因为他是非企业家背景而被错误打折的人，或者是因为他的父亲经营一家成功的公司而被低估为低风险的人之间的区别。这一点特别重要，因为这两种倾向都与当前公司的偿债能力无关。

我们知道，根据经验，人工智能可以有效地在这一领域工作。通过与贷款方合作伙伴的盲目测试，我们通常能够通过增加对高信贷质量的SME客户的敞口，使贷款方将其贷款账簿增长10％或10％，从而发现有机增长机会，从而推动账簿规模的显着增长。不增加基础设施或员工人数的情况下同比增长。通过使用人工智能，我们已经能够减少偏见并为中小企业和贷方提供帮助。

预测性AI也正通过关注未来的问题来保护和保护机会，从而聚焦并创造机会。中小企业可能会继续繁荣，但其行业，市场或影响其发展轨迹的外部力量可能正在恶化。 3D AI可以看到看不见的东西，应用警告并提供增强的现实，将“无论如何”替换为“假设”。

考虑到规模达8.1万亿美元的庞大市场，拥抱AI的贷款人将是显而易见的赢家。那些不愿意这样做的人不仅在增长潜力方面，而且在对他们本应支持的金融体系整体健康的贡献方面，都将落在后面。

偏见二：少数族裔偏见

即使在最近的2010年，种族隔离水平，房屋价值和信用评分的差异仍然清晰可见。

放贷人传统上对某些少数群体做出假设，这使他们无法完全参与金融体系。这些偏差通常与本系列功能中探讨的偏差紧密相关。在收入较低地区经营的贷款人通常会与收入较低的客户打交道，并且有关向他们提供贷款的风险的信息质量较差。

举例来说，美国的贷方在1930年代开始在某些街区实行重新编排。由于种族人口特征，这拒绝了某些社区的金融服务，尤其是黑人和西班牙裔人口较多的社区。即使在最近的2010年，种族隔离水平，房屋价值和信用评分的差异仍然清晰可见。人口普查数据发现，黑人和西班牙裔申请人被拒绝提供金融服务的机会远远超过白人或亚裔美国人。

不再需要这种情况了，人工智能可以通过引入公平和客观的标准以及基于客观标准的决策来帮助扩大包括否则被排除在外的整个人群。

人工智能增加了相关客户群

这样做的贷款人将是明显的赢家。客观分析可以突出显示哪些种族或性别偏见可能会影响判断，并且放贷人如果不先意识到自己的优缺点和信誉，就无法过滤掉少数族裔或妇女拥有的企业。

一个很好的例子是NatWest最近发起的一项举措，该举措启动了一项名为“支持她的生意”的计划，旨在支持创业妇女。 NatWest的副总裁艾莉森·罗斯（Alison Rose）发现，女性面临的障碍导致仅英国经济就产生了2500亿英镑的“未实现潜力”。

由Nadia Sood提供，CreditEnable

原因之一是缺乏资金，NatWest已与Crowdfunder合作帮助女企业家入门。他们还提供免费的教练，指导和与其他女企业家会面的机会。尽管这样的活动对于女企业家开始使用AI获得少量资金很有用，但它可以是完全变革性的。如果这种活动由AI推动，以分析这些女性拥有的企业的业绩并提供建议，那么它们将有资格获得NatWest等贷方的资金。

人工智能具有巨大的潜力，可以以变革性的规模为放贷者解锁隐藏的宝石，并包括大量的人和企业，尽管他们对社区和经济做出了根本性的积极贡献，但这些人和企业却被忽视了。放款人必须明智地并有针对性地应用它，如果是这样，整个经济就会受益。

启用信用卡功能的首席执行官Nadia Sood

本文在2019年11月夏季的《银行技术》杂志上也有报道。

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