Ташвіндер Сінгх
Фінансовий сектор Індії кардинально змінився за останнє десятиліття, приголомшливе зростання поєднало з широкою цифровою трансформацією. З традиційної моделі країна перетворилася на сервісно-орієнтований кіберпростір із безперебійною цифровою доставкою каналів фінансових послуг, надійно та цілісно інтегрованих.
Цифрова громадська інфраструктура Індії є головною рушійною силою трансформації, до якої вабить увесь світ. Цифрові NBFC використовують цю інноваційну та ефективну парадигму, щоб підвищити планку своїх моделей кредитування на основі штучного інтелекту та ML для переосмислення кредитів ММСП, відкриваючи таким чином нові шляхи зростання та можливості для бізнесу з усіх сфер життя.
Покращення залучення клієнтів
Фінтех-компанії володіють величезною кількістю даних, які алгоритми штучного інтелекту можуть очистити, щоб зрозуміти моделі, уподобання та поведінку клієнтів. Ці відомості можуть допомогти в проведенні точних і ефективних маркетингових кампаній для певних сегментів клієнтів. Конкретні вподобання клієнтів і поведінка в маркетингових кампаніях також можуть бути спрямовані у випадку фінтех-компаній. Потенційних клієнтів можна залучити шляхом оцінки даних клієнтів за допомогою алгоритмів машинного навчання та надання індивідуальних рекомендацій і пропозицій за допомогою ШІ.
Сила штучного інтелекту в операціях і управлінні
Технологія розпізнавання обличчя на базі штучного інтелекту може розпізнавати людину, зіставляючи зображення, що відображається, із зображенням офіційного документа або серією раніше зроблених зображень. Таким чином набагато менше ймовірність крадіжки особистих даних під час реєстрації. Більшість методів біометричної автентифікації включають сканування відбитків пальців, розпізнавання райдужної оболонки ока, розпізнавання голосу або будь-яку комбінацію, яка допомагає забезпечити вищий рівень безпеки для автентифікації клієнтів і перевірки транзакцій. Крім того, закони KYC також вимагають, щоб фінансова установа ідентифікувала своїх клієнтів. Технологія штучного інтелекту полегшує фінтех-організаціям виконання таких зобов’язань, точно перевіряючи особу клієнта, водночас зберігаючи захищені від шахрайства записи про весь процес перевірки.
Аналіз кредитних ризиків і андеррайтинг для ММСП
Фінтех-компанії, що надають кредитні та кредитні послуги, можуть використовувати ШІ для оцінки кредитоспроможності та ризиків потенційних клієнтів. Такі алгоритми дозволять NBFC залучати клієнтів, одночасно знижуючи ризик дефолту завдяки більш точним кредитним рішенням. Прогнозне моделювання на основі штучного інтелекту може допомогти НБФК передбачити майбутню фінансову ефективність і поведінку погашення ММСП. Наприклад, алгоритми штучного інтелекту можуть бути використані для розрахунку ймовірності дефолту або платежу пізніше на основі минулих даних і шляхом виявлення прогнозних моделей.
Це дозволяє NBFC зменшити ризик, а також оптимізувати свої заборони на кредитування. У майбутньому моделі оцінки кредитоспроможності на основі штучного інтелекту будуть більш точними, ніж звичайні методи оцінки кредитоспроможності, у прогнозуванні кредитоспроможності особистих позичальників, враховуючи реалістичну кредитну оцінку та ціну позики, які моделі зможуть отримати після аналізу великої кількості точок даних і виявлення значних факторів ризику щодо особистих позичальників за допомогою підходів машинного навчання.
Революційним аспектом процедур андеррайтингу NBFC в рамках штучного інтелекту є його здатність автоматизувати великі трудомісткі процеси, які включають збір, перевірку та аналіз даних. Ця автоматизація пришвидшує процес, зменшує ймовірність людської помилки та підвищує ефективність, надаючи НБФК можливість гарантувати позики для ММСП швидко та за прийнятною ціною.
Покращення обслуговування клієнтів
За даними PwC, 83% фінансових організацій в Індії вважають покращення клієнтського досвіду основним фактором використання ШІ. Чат-боти та віртуальні персональні помічники на основі штучного інтелекту можуть миттєво відповідати на запитання клієнтів і запити на підтримку цілодобово та без вихідних. Вони відповідають на поширені запитання, допомагають із запитаннями про продукти та допомагають клієнтам у вирішенні проблем. Останній крок — зробити обслуговування клієнтів більш чуйним і доступним для малих і середніх підприємств. Надаючи підтримку клієнтам місцевими мовами, компанії можуть значно підвищити залученість і утримання користувачів, які в іншому випадку, ймовірно, будуть поганими комунікаторами.
Це підвищує лояльність і створює міцні зв’язки з клієнтами. Штучний інтелект, аналізуючи відгуки клієнтів за допомогою опитувань, оглядів і соціальних мереж, може отримати деякі цінні відомості про сфери, які варто вдосконалити. Таким чином, завдяки розумінню почуттів і вподобань клієнтів ММСП тепер можуть приймати рішення на основі даних для вдосконалення продуктів, послуг і процесів підтримки клієнтів, таким чином підвищуючи загальну задоволеність і лояльність клієнтів.
Загалом майбутнє виглядає світлим, оскільки цифрова трансформація полегшила доступ до фінансів, персоналізованих послуг і покращила підтримку для ММСП, що дасть їм можливість керувати економічним зростанням і сприяти фінансовій доступності в Індії.
(Автор — Ташвіндер Сінгх, генеральний директор і директор компанії Niyogin Fintech Limited, і погляди, висловлені в цій статті, належать йому)
