AI 如何克服貸款行業的數字化障礙？

談論人工智能：數字採用的三大障礙

變革是不可避免的，也是人類經歷的一部分。雖然有些人樂於擁抱與現狀的不同，但另一些人則更為猶豫，尤其當結果無法完全預測或量化時。

在熟悉與未來之間的緊張局勢中，許多貸款機構和服務商正處於當前的挑戰中。在房貸行業中，貸款機構被迫為不斷變化的聯邦法規、利率、房屋交易量和數據安全實踐等做好準備並適應。

儘管行業在把創新融入以往手動的房貸流程方面已有所成長，但許多貸款機構表示，他們尚未準備好迎接最新一波人工智能（AI）的加速發展。

人工智能和機器學習（ML）的引入為後端流程和面向消費者的工具開啟了全新的可能性。這些技術被用於自動化重複性任務、驗證文件、檢測錯誤、縮短時間、識別風險、為借款人提供互動體驗以及分析客戶行為等多方面的好處。

需求存在

根據我公司的一項調查《購房狀態報告》，當今的買家都在尋求最便捷和快速的前進道路。56%的受訪者表示，房貸科技的關鍵好處在於便利性和易用性，而52%則提到節省時間。

如我們所見，消費者希望在房貸過程中獲得更多的速度和便利，而這正是AI和ML所能提供的，那麼為何一些貸款機構卻仍然按下暫停鍵呢？根據我自己的經驗，以及一系列研究的深入分析，似乎有三大主要障礙阻礙了AI技術的實施：複雜性、風險和夥伴關係。

1. 整合複雜性

在Fannie Mae的研究中，許多貸款機構將「整合複雜性」視為其主要障礙。事實上，大型機構（55%）比小型機構（37%）更可能將「在現有基礎架構中整合AI/ML應用的複雜性」視為採用的挑戰。為了進一步強調這一挑戰，一些調查中的貸款機構形容其貸款發放系統平台為「過時的」、「有限的」和「不適合處理特定數據格式的」。換句話說，他們感到受制於當前技術堆棧的不足或僵化。

2. 技術風險

在實施AI/ML技術的最大潛在風險方面，研究發現超過四分之一的貸款機構（26%）認為「錯誤信息」是首要擔憂。研究沒有直接解釋哪些錯誤信息使貸款機構感到猶豫，但這一點的確引起共鳴，因為這是抵押貸款銀行、存款機構和信用合作社的共同擔憂。

錯誤信息的潛在滲透，例如錯誤的文件，進一步凸顯了貸款機構與某些AI技術之間的信任問題。網絡安全和偏見/歧視則是調查中貸款機構對AI/ML技術的三大風險之一。

3. 合適的夥伴

另一項針對100家貸款機構的調查發現，大約三分之一的機構未實施數字解決方案，因為他們找不到合適的供應商。除非貸款機構擁有一支專業的內部IT團隊開發專有技術，否則尋找第三方供應商的過程可能會顯得艱巨。尤其是在尋找一個能夠重視數據安全、進行迭代產品開發、擁有健全政策/實踐和財務穩健的夥伴時。

雖然我還未提及成本，但這也是貸款機構的一個擔憂。有趣的是，儘管「成本過高」在Fannie的調查中排在第三位，但在2018年至2023年的年度研究中，這一數字從30%下降至24%。

結論

最終，貸款機構並不是不想與時俱進；他們只是在尋求如何達成這一目標的解答。我與大多數貸款機構和服務商的交流中發現，他們渴望通過這些數字進步來獲得效率、可擴展性和成本節省，但他們需要合適的工具和夥伴來陪伴他們走過這段旅程。

一個強大的夥伴能夠減輕貸款機構在實施AI時的某些擔憂，因為這可以減少一些不確定性。與擁有正確協議、流程和專家的夥伴合作，以安全和有效的方式實施這項技術，對於貸款機構在這一領域的成功至關重要。我相信，能夠支持貸款機構在AI旅程中的夥伴，未來將會受到高度需求。

根據Fannie Mae的研究，55%的受訪貸款機構表示他們預計在2024年和2025年更廣泛地使用或推出AI/ML。我認為，這正是金融科技公司和其他數字解決方案供應商的獨特機會。通過了解當前貸款機構面臨的障礙，提供教育和針對性解決方案，將有機會推動一波新的數字採用浪潮，惠及貸款機構、借款人及整個行業。

這篇文章引發了對於數字化轉型的深思。在快速變化的金融科技環境中，貸款機構若想跟上時代潮流，必須克服內部結構的限制，尋求合適的合作夥伴，以有效利用新技術。這不僅僅是技術的問題，更是企業文化和管理策略的挑戰。未來的成功將取決於企業如何在不斷變化的市場中保持靈活性和適應性。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。