Brokerajul de credite, o activitate construită mult timp pe dosare, calcule manuale și telefoane către bănci, intră în zona automatizării. Anca Bidian, CEO al Kiwi Finance, spune că inteligența artificială poate prelua o bună parte din munca administrativă a intermediarilor și poate face procesul mai obiectiv. Următorul pas pe care și-l propune compania este o conexiune directă, prin API, cu băncile, astfel încât dosarul unui client să ajungă automatizat până la momentul deciziei de creditare.
Invitată la emisiunea ZF Live, Bidian a explicat că AI-ul intervine deja în mai multe etape ale lucrului cu clientul. Poate analiza eligibilitatea solicitantului, poate căuta ofertele care i se potrivesc și poate gestiona pașii dosarului de credit. Argumentul ei ține de natura domeniului, în care aproape fiecare decizie se sprijină pe reguli, formule și modele statistice. Tocmai astfel de sarcini, repetitive și bazate pe calcul, se pretează cel mai bine automatizării.
Pentru a explica miza, Bidian a pornit de la felul în care băncile își evaluează clienții. Scoringurile sunt, în cuvintele ei, modele matematice construite statistic pe baza datelor din trecut, care estimează probabilitatea ca un anumit client să devină un risc. Dacă și banca, și brokerul lucrează cu aceeași logică a probabilităților, un sistem care anticipează rezultatul scoringului îl scutește pe client de aplicații trimise inutil la instituții care oricum l-ar respinge.
Conectarea prin API ar fi însă o schimbare mai adâncă. Acum, chiar și atunci când analiza inițială este automatizată, transmiterea dosarului către bancă și schimbul de informații dintre părți rămân în mare măsură manuale. O legătură tehnică directă ar reduce timpul de răspuns și numărul de erori, iar brokerul ar deveni o platformă integrată în fluxul băncii, nu doar un intermediar. Rămâne de văzut câte bănci vor accepta să-și deschidă sistemele către terți, pentru că asta presupune investiții, standarde comune de securitate și încredere reciprocă.
Obiectivitatea invocată de Kiwi Finance are și ea o limită, pe care chiar descrierea făcută de Bidian o sugerează. Modelele învață din trecut, așa că pot prelua și distorsiunile din datele pe care au fost antrenate. Pe măsură ce tot mai multe decizii financiare trec prin algoritmi, transparența acestor sisteme și posibilitatea clientului de a înțelege de ce a fost respins vor conta cel puțin la fel de mult ca viteza cu care primește un răspuns.
Sursă text și foto: Ziarul Financiar — articolul original