FICO是最可靠的信用評級系統之一。該信用評級系統是采用當時可用的最先進算法開發的，至今仍被廣泛采用。
而銀行的業務仍將以驚人的速度增長。新技術徹底改變了貸款和貸款管理實踐。接下來會發生什么?以下將深入討論這個話題。
機器學習和人工智能提升銀行業的能力
人們通常把“機器學習”和“人工智能”混為一談，常常把它們看作是一個整體。然而，這兩者有著明顯的區別。
要廣泛地描述人工智能，人們必須將其視為復制人類認知過程的計算機科學的一個子集。通過學習、模式識別和解決問題有助于提高這種能力。而機器學習是使用人工智能的特定應用程序。
以一個經常使用報表統計的行業為例，例如貸款申請。組織通過機器學習進行處理，計算機能夠學習它們以及應該期望得到什么類型的答案。由于采用視覺識別技術，它還可以在審查不同類型的表單和信息時簡化申請者和保險商的任務。在這種情況下，申請者和保險商的人工任務得到緩解，使他們能夠從事更高價值的活動。
在銀行業務中，機器學習使員工能夠專注于保持抵押流程的正常運行，并減少文檔審查和其他冗余任務的時間。自動化使貸款者和銀行能夠更多地關注客戶體驗，而不是比較各種標準化形式的數據。
機器學習和人工智能的真正優點在于，這些技術能夠學習不同的任務并將它們結合起來，直到滿足特定的流程和需求。最相關的例子是系統被“訓練”以查看薪金存根，并確定每兩周支付一次客戶費用的情況。該系統之后能夠可以計算年度補償，并將其與應用程序計算的補償進行比較。
人工智能和機器學習幫助銀行減少抵押貸款流程的時間
對于申請者和貸款人來說，其中一個主要問題是抵押貸款流程的完成速度有多快。在人工智能和機器學習環境中，批準抵押貸款申請的必要時間已顯著減少。不僅可以輕松完成抵押貸款審批流程，而且可以在幾天內處理個人貸款審批流程。自動化任務有助于分析表單，銀行員工只需審查和解決計算機識別的可能異常即可。憑借技術提供的這種優勢，可以減少抵押貸款流程需要的時間。
貸款者和銀行可以有效地降低其運營成本，同時在相同的時間內處理更多的申請。最后，機器學習將提高很行的競爭力和盈利能力。
機器學習和人工智能提供的另一個優勢是，能夠避免流程延誤，并促使銀行員工推進抵押和貸款流程，使他們能夠在事先沒有遵循預先制定的計劃的情況下采取預先行動。例如，如果系統注意到貸款者賬戶上的大額存款，它將要求分配了貸款申請的員工澄清文件和信息。
對行業就業的積極影響
通常，當人工智能和機器學習的主題出現在工作場所時，銀行員工不可避免地開始擔心他們的工作安全性，以及技術是否可以取代他們。但在這種情況下，更好的技術只是意味著消除一些冗余任務，能夠有效地成功處理那些更高價值的任務。這意味著員工或抵押貸款專家將能夠提供更好的服務，消費者將對某個抵押貸款運營商或貸款者的服務更加滿意。
然而，這一行業的員工將不得不學習新的技能。這將使他們更好地適應新的技術范式。在銀行業，這些能力將使所有參與者能夠降低成本。
人工智能在貸款和貸款管理流程中提供的其他優勢
降低成本和加快貸款審批流程并不是人工智能提供的唯一優勢。以下列出了技術為這一特定領域的所有參與者提供的其他一些好處：
•減少信貸損失;
•降低機構追索風險;
•減少維修費用;
•降低盡職調查成本;
•更高的定向收入;
•更好的風險調整幅度;
•欺詐造成的損失減少;
•減少核銷。
最后的想法
貸款行業無疑可以采用人工智能和機器學習進行引導和支配。這些方法改變了處理各種任務的方式，并且提供了更高的準確率，這是由于在提高消費者滿意度的同時，修改了從降低成本到簡化運營的抵押貸款和貸款流程。因此，只有將人工智能技術應用在貸款管理流程時，才能預期獲得有益的結果。
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