人工智能（AI）和机器学习（ML）技术在贷款机构及金融机构中的应用场景与价值正不断拓展。随着技术成熟度与采用率的提升，AI/ML 正助力解决高度复杂的业务难题，为各部门带来显著的投资回报率（ROI）。
多数金融服务提供商与贷款机构已部署相关技术，以支持风险管理、减少贷款发起摩擦、强化收入与验证控制、降低欺诈风险以及优化合规审计流程。
最终，金融机构致力于利用 AI/ML 实现实时透明度、增强金融包容性并改善合规性，从而降低信贷成本。以下是 2023 年金融机构应用 AI/ML 的关键用例：
对话式聊天机器人
对话式聊天机器人助力贷款人以更自然的方式与客户互动。鉴于消费者对标亚马逊、Netflix 等科技巨头的服务期待，AI 驱动的聊天机器人与虚拟助手可提供 7×24 小时服务，涵盖账户余额查询、近期交易检索等事项。尤为突出的是，这些机器人已支持客户通过自然语言指令完成资金转账。
客户情绪分析
长期以来，金融机构难以将客户情绪整合至大数据与自动化平台中。尽管拥有海量客户数据，但历史上大量非结构化数据令计算机难以解析。如今，AI 可实时分析客户沟通内容，精准识别其情绪状态，并即时提醒客服团队，从而更高效地解决问题。
信用薄弱/无信用记录客户的信用评估
AI/ML 有助于更清晰地评估客户的信用资质，特别是针对信用记录稀少（thin file）、无信用记录（no file）或拥有零工经济等补充收入来源的群体。
以下深入探讨汽车金融领域的具体用例。在该领域，各类间接与直接贷款人每年为数百万笔新车及二手车交易提供融资服务。
AI 如何识别汽车金融中的贷款缺陷
消费者金融保护局（CFPB）加强了对贷款准确性及贷款人与经销商间文件记录（即“交易档案”deal jackets）的审查力度。审计常旨在调查贷款人是否在协议中虚报成本，导致客户陷入违反《2010 年消费者金融保护法》的高成本车贷中。
这一情景体现了监管机构通过新法引入或旧法执行推动行业边界发展的最新趋势，其法律解释给贷款人及其合规团队带来了行政压力。许多贷款人仍面临罚款与处罚风险，对其运营及盈利造成不利影响。
贷款人可通过实施 AI 驱动的系统性控制来严格缓解此类风险，避免额外的审查与审计。当前的 AI 驱动软件助贷款人满足监管要求并随时备查。这些解决方案提供清晰标准化的政策，在内部审计中指导模型治理合规性，并在必要时提供专家建议与文档范例。
使用 AI 模型文档
当今 AI 软件的模型文档包含对贷款模型中潜在差异影响风险的定性评估。审计过程每季度进行定量差异影响评估，分析维度涵盖种族、民族、性别及年龄（62 岁以上）。虽然该过程不直接收集种族和民族数据，但利用 CFPB 的贝叶斯改进姓氏地理编码（BISG）代理方法，结合最新人口普查数据推断相关属性。
现代软件利用先进 AI 技术简化并自动化数据收集与分析流程，旨在快速高效地完成贷款融资，同时降低融资成本、减少提前还款 GAP 退款处理费用、改善合规性，并降低与不公平、欺骗性或滥用行为（UDAAPs）相关的监管关注事项（MRAs）及同意令成本。
与其他行业的金融服务商一样，汽车贷款人并非 AI/ML 专家，这亦非其核心能力，因此寻求优质外部合作伙伴至关重要。值得信赖的伙伴协助发现贷款缺陷，标记未就绪的不当交易。AI 软件使资金方能聚焦完整交易，让团队快速解决已识别的经销商问题。此外，它还实现了经销商缺陷处理的自动化，即时通知文档缺陷，以减少在途合同，加速资金发放，降低合规与监管风险。
值得注意的是，AI 与自动化在汽车贷款中的应用已超越简单的缺陷识别。近期针对贷款高管的调查显示，63% 计划今年将 AI 和自动化技术应用于证券化，61% 用于贷款服务，52% 用于贷款处理与查找1。
尽管 AI 和 ML 在金融服务领域仍处于发展初期，但其采用率持续增长。更重要的是，机构正日益认识到这些技术对运营底线、员工士气及整体客户体验产生的积极影响。
关于作者
Adine Deford 是 Informed.IQ 的市场营销副总裁。Informed.IQ 是一家服务于金融行业的 AI 初创公司，利用机器学习模型对消费贷款、抵押贷款及银行账户开户中的文档进行分类、分析与数据提取。