ИИ и машинное обучение совершают революцию в лизинговом секторе

СТАТЬЯ НАПИСАНА ДЛЯ ЕЖЕГОДНИКА WORLD LEASING YEARBOOK 2025

Ольфа Дриди, эксперт по бизнесу и приложениям, CODIX

МЕНЯЮЩАЯ ЖИЗНЬ СИЛА искусственного интеллекта и машинного обучения в лизинговой и финансовой отраслях:

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) меняют принципы работы современных предприятий и отраслей. Благодаря своей способности анализировать, обрабатывать и преобразовывать огромные объемы данных в знания и предоставлять информацию в режиме реального времени, ИИ и МО улучшают процесс принятия решений. Эти технологии явно переопределяют роли, меняют передовой опыт и создают новые возможности для инноваций в различных отраслях, таких как здравоохранение, системы образования, электронная коммерция, цепочки поставок и транспортный сектор, сельское хозяйство, а также финансы и банковское дело [1].

Искусственный интеллект и машинное обучение часто используются как взаимозаменяемые понятия, но ИИ представляет собой способность компьютерной системы имитировать человеческие когнитивные функции, такие как решение проблем, принятие решений и обучение. В то время как МО – подобласть ИИ, которая использует алгоритмы, обученные на данных, для создания адаптируемых моделей, способных выполнять различные сложные задачи.

Методы МО: МО, как часть искусственного интеллекта, предлагает мощные преимущества для финансовых учреждений. Он подразделяется на три основных метода:

• Машинное обучение с учителем: Контролируемое обучение (классификация) определяется использованием наборов данных с метками (наблюдения, измерения и т. д.) с целью обучить алгоритмы классифицировать данные или точно предсказывать результаты. Контролируемое обучение помогает организациям решать различные реальные задачи. Некоторые методы, используемые в контролируемом обучении, включают нейронные сети, наивный Байес, линейную регрессию, логистическую регрессию, метод случайного леса и метод опорных векторов (SVM).
• Машинное обучение без учителя: Неконтролируемое обучение (кластеризация), также известное как самообучение, использует алгоритмы машинного обучения для анализа и кластеризации немаркированных наборов данных. Эти алгоритмы позволяют обнаружить скрытые закономерности или группировки данных без вмешательства человека.
• Машинное обучение с частичным привлечением учителя: представляет собой нечто среднее между обучением без учителя и обучением с учителем. В процессе обучения используется меньший набор данных с метками для классификации и извлечения признаков из большего набора данных без меток. Полуконтролируемое обучение позволяет решить проблему недостаточного количества помеченных данных для алгоритма контролируемого обучения [2].

В условиях быстро меняющегося цифрового ландшафта искусственный интеллект предлагает учреждениям новые способы внедрения инноваций, снижения затрат и повышения удовлетворенности клиентов с помощью алгоритмов МО. Внедряя ИИ, организации получают больше возможностей для решения отраслевых задач и сохранения конкурентоспособности на динамичном и развивающемся рынке.

Особенно в такой напряжённой и конкурентной среде, где принятие стратегических решений чрезвычайно сложно и часто требует учета нескольких целей при соблюдении жестких ограничений, ИИ становится незаменимым инструментом для крупных компаний и организаций, чтобы предлагать сложные решения и находить соответствие между возможностями среды и сильными и слабыми сторонами компании.

ИИ для лизинговой индустрии:

Потенциал ИИ в лизинговой отрасли нельзя недооценивать. Лизинг — это процесс, который опирается на широкий спектр данных, таких как кредитные истории, рыночные тенденции, предпочтения клиентов, использование активов, лизинговые контракты, поставщики, отчеты, взыскание долгов, акционеры... Традиционно использование и управление этими данными требовало значительных человеческих усилий и было подвержено ошибкам и временным задержкам. Однако инструменты искусственного интеллекта открыли новую эру инноваций, научившись на основе прошлого предсказывать будущие тенденции и угрозы, благодаря своей способности обрабатывать большие массивы данных с исключительной скоростью и точностью.

Согласно новому исследованию, международный финансовый сектор может ежегодно получать дополнительно 1 трлн долларов за счет внедрения и применения инструментов искусственного интеллекта [3]. По прогнозам [4], в период с 2025 по 2030 год мировая индустрия финансовых услуг заработает около 28,529 триллиона долларов США при среднегодовом темпе роста (CAGR) в 6 %. Основной причиной этого является значительное использование ИИ в реструктуризации банковских операций, особенно после восстановления от COVID-19.

В этой статье мы рассмотрим важную роль ИИ и МО, как части ИИ, в перестройке финансового мира, уделяя особое внимание их влиянию на лизинговый сектор. Мы рассмотрим, как технологии ИИ не только повышают операционную эффективность и улучшают процессы принятия решений, но и переопределяют клиентский опыт и стратегии управления рисками в лизинговой отрасли. Мы изучим различные способы, которыми ИИ и МО трансформируют этот сектор в современном финансовом мире.

Проблемы и возможности лизинговой отрасли при использовании инструментов искусственного интеллекта и алгоритмов MO:

Сегодня лизинговая отрасль сталкивается с рядом проблем, для решения которых искусственный интеллект (ИИ) и алгоритмы машинного обучения предлагают подходящие решения [5].

ОЦЕНКА РИСКОВ И УПРАВЛЕНИЕ КРЕДИТАМИ

На протяжении многих лет лизинговые компании сталкиваются с различными проблемами, одна из основных среди них кроется в стандартах и политике оценки рисков [8]. Компаниям необходимо оценивать финансовую стабильность и положение своих лизингополучателей, чтобы:

• Определить возможность и целесообразность предоставления им займов;
• Определить сильные стороны ситуации заявителя;
• Выявить слабые стороны потенциального лизингополучателя;
• Определить ключевые факторы, необходимые для успешной работы лизингополучателя;
• Обеспечение долгосрочной рентабельности.

Оценка рисков, связанных с лизинговыми контрактами, — это критически важный и сложный процесс, основанный на сборе и анализе огромного количества финансовых данных для составления точного профиля клиента, направленный на снижение уровня дефолта и улучшение кредитных решений [4].

В результате, в условиях современного лизингового ландшафта, характеризующегося растущей сложностью и рисками, требующими тщательной оценки доверия к клиенту как важнейшей гарантии для лизингодателей, эффективное управление информацией позволяет принимать обоснованные решения, в то время как неэффективное управление информацией может привести к принятию неадекватных решений. ИИ делает это возможным, анализируя большие объемы финансовых, исторических и поведенческих данных в режиме реального времени, чтобы точно оценить профиль риска каждого клиента, сохраняя при этом высокий уровень точности и соответствия требованиям.

Кредитный скоринг - эффективное применение ИИ в лизинговом секторе; он использует передовые алгоритмы МО и методы анализа данных, позволяющие повысить точность и эффективность кредитных оценок, скоринговых процессов, стратегий проактивного управления рисками, минимизировать последствия просрочек и способствовать принятию более обоснованных решений [7].

Основными этапами работы алгоритмов кредитного скоринга на основе ИИ являются:

• Сбор и анализ данных: они могут собирать, обрабатывать и анализировать большие массивы данных, включая финансовую отчетность, аудиторские отчеты, рыночные данные и т. д., чтобы предложить точную, эффективную и всестороннюю информацию о финансовом поведении лизингополучателя.
• Основные элементы алгоритмов кредитного скоринга на базе ИИ основаны на использовании ML-моделей; эти модели обучаются на больших массивах данных для выявления закономерностей и корреляций, которые могут указывать на вероятность погашения кредита лизингополучателем. Анализируя огромные массивы данных, алгоритмы машинного обучения могут обнаружить сложные взаимосвязи между, казалось бы, несвязанными факторами и финансовой надежностью лизингополучателя.
• Предиктивная аналитика: алгоритмы кредитного скоринга на основе ИИ позволяют выявлять закономерности и делать прогнозы с высокой точностью. Это позволяет более персонализированно и точно оценить кредитоспособность лизингополучателя.
• Финансовый анализ: этот анализ оценивает такие факторы, как рентабельность, ликвидность, леверидж, денежные потоки и общее финансовое состояние, помогая понять способность лизингополучателя выполнять свои финансовые обязательства.

ПРЕОБРАЗОВАНИЕ КЛИЕНТСКОГО ОПЫТА

На современном рынке, ориентированном на клиента, улучшение клиентского опыта имеет решающее значение для лизинговых компаний, стремящихся сохранить конкурентные преимущества. ИИ играет важную роль в персонализации взаимодействия и предоставлении индивидуальных решений для клиентов благодаря своей способности обрабатывать неструктурированные данные, осмысливать отзывы клиентов и корректировать взаимодействие для оптимизации клиентского опыта. ИИ позволяет использовать такие решения, как платформы поведенческих данных, виртуальные помощники и чат-боты, для получения оперативной информации.

ИИ играет важную роль в персонализации взаимодействия и предоставлении индивидуальных решений для клиентов благодаря своей способности обрабатывать неструктурированные данные, осмысливать отзывы клиентов и корректировать взаимодействие для оптимизации клиентского опыта.

Чат-боты, управляемые искусственным интеллектом, становятся стандартной практикой в лизинговом секторе, предлагая клиентам круглосуточную поддержку. Чат-боты способны давать эффективные ответы на часто задаваемые вопросы, направлять клиентов в процессе подачи заявки и обеспечивать мгновенную обратную связь, делая процесс лизинга более прозрачным и эффективным. ИИ может предсказывать потребности и поведение клиентов, что позволяет лизинговым компаниям заблаговременно решать проблемы и предлагать соответствующие решения еще до того, как клиенты поймут, что они им нужны, предоставляя персонализированные продукты, отвечающие их предпочтениям.

Использование искусственного интеллекта открывает новые возможности для повышения удовлетворенности и лояльности клиентов, предоставляя лизинговым компаниям гибкость, позволяющую лучше реагировать на развивающиеся и меняющиеся потребности.

СОБЛЮДЕНИЕ НОРМАТИВНЫХ ТРЕБОВАНИЙ И ВЫЯВЛЕНИЕ МОШЕННИЧЕСТВА

В эпоху цифровых технологий кибермошенничество стало обычным делом. Лизинговым компаниям необходимо обеспечить соблюдение правил и безопасность транзакций. ИИ также используется для повышения безопасности путем выявления мошеннических действий. Он может обнаружить необычные тенденции или несоответствия в данных и предупредить менеджеров о необходимости дальнейшего расследования, тем самым снижая финансовые потери, связанные с мошенничеством, и ограничивая нанесенный ущерб [9].

Инструменты для выявления мошенничества на основе искусственного интеллекта могут создавать различные модели для улучшения понимания данных и предотвращения мошенничества:

• Описательная модель: Модели, объясняющие данные путем выявления закономерностей и взаимосвязей. Например, помогают компаниям понять характеристики базовых данных.
• Прогностические модели: Модели, которые предсказывают будущее и предвосхищают возможные мошеннические действия. Анализируя исторические данные, прогностические модели могут предвидеть ситуации с высоким риском мошенничества, что позволяет упреждать мошенничество.
• Модели обобщения: Модели, которые обобщают данные; эти модели могут дать представление о часто встречающихся моделях мошенничества, его типах и последствиях.
• Модели извлечения признаков: Модели, которые извлекают из данных наиболее важные признаки; эти модели позволяют выявить критические индикаторы мошенничества. Они улучшают процессы обнаружения мошенничества, определяя и ранжируя характеристики данных, наиболее сильно связанные с мошенническими действиями, и определяя причины мошенничества среди внутренних и внешних факторов.

Эти модели искусственного интеллекта повышают эффективность систем обнаружения мошенничества, делая их более эффективными, прогностичными и регулируемыми.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ИИ и MO играют важнейшую роль в эволюции лизинговой отрасли. Интегрируя инструменты ИИ и применяя алгоритмы MO, лизинговые компании могут не только повысить свою операционную эффективность, но и улучшить точность оценки рисков, автоматизировать сложные процессы и более эффективно бороться с мошенничеством. Эти технологии позволяют лизинговым компаниям оптимизировать процесс принятия решений, минимизировать потери и повысить удовлетворенность клиентов. В условиях растущей конкуренции на рынке ИИ и MO предлагают неоспоримые стратегические преимущества, делая лизинговый сектор более инновационным и перспективным. Компании, которые внедряют инструменты искусственного интеллекта и стратегии MO сегодня, будут лучше подготовлены к требованиям завтрашнего дня.

Источники:

1. How AI is changing the leasing experience
2. Machine learning
3. ScienceDirect: Эффективная роль искусственного интеллекта и машинного обучения в банковском секторе, Журнал Измерения: Датчики, июнь 2024 г.
4. Benefits of artificial intelligence in the banking sector
5. Sizing the sector in the global economy
6. Leasing and finance companies: the TOP 8 challenges
7. Trends, challenges and opportunities in a new age of leasing
8. The future of credit risk assessment
9. Top 10 fraud risk trends to watch out for in 2023

Эта статья была опубликована в журнале World Leasing Yearbook 2025.