每样商品都有价格，但您能否负担得起？贷款非常适合生活中的大额支出，比如买房、买车或支付学费。偿还贷款可能会很棘手。根据最新的《家庭债务和信贷季度报告（Quarterly Report on Household Debt and Credit）》，2022年第三季度家庭债务总额增加了3510亿美元，增幅2.2%，达到16.51万亿美元。惠誉评级预测，2023年的当前违约率为2%-3%，2024年这一数字还将增加1%。随着违约率的上升，金融机构可能会犹豫是否发放更多贷款，而在AI自动贷款和收款的帮助下，银行业可以通过风险评估等方式确保减少贷款违约。AI能够对一个人拖欠贷款的可能性进行有根据的判断，为贷款人提供正常偿还建议，甚至设置自动提醒以确保按时还款。

由AI提供支持的自动贷款和收款

在发放贷款之前，金融机构需要对可能拖欠贷款的人进行风险评估，并确定风险评估是否在可接受的范围内。在自动贷款流程中，通常需要贷款申请者在他们的手机上下载一款特定应用。通过该应用能够查看一个人的搜索历史、他们在社交媒体上的互动方式以及由放贷公司预先确定的其他变量，由此来确定这个人的信誉度。自动贷款应用收集的所有数据都被整合到一个信用评分门户网站中，供放贷公司查看并确定是否批准贷款。

除了决定是否应该批准贷款，AI还能够跟踪还款情况，并在到期还款时发送提醒。如果一个人的财务状况发生变化，或拖欠贷款，AI还可以创建一个新的还款计划，确保贷款人继续还款。该应用程序还能在放贷之前快速检测到一个人是否有拖欠贷款的风险，并提前更正还款计划。

分析每个申请人的贷款申请需要时间，并且很容易忽略或未能获取可能改变审批结果的关键数据。如果使用AI进行预测分析和风险评估，就可以扭转局面，甚至将贷款利润提高38%。

AI如何计算信用评分？

一种常见的方法是使用机器学习算法，这些算法根据历史数据进行训练，以识别模式并预测贷款人违约的可能性。用于训练AI的历史数据可以包括分析收入、就业记录和信用评分等财务数据，以及社交媒体活动和在线行为等非财务数据。

另一种方法是使用自然语言处理（NLP）来分析书面信息，如贷款人的损益表、纳税申报表或其他财务文档。自然语言处理NLP可以帮助从这些文档中提取相关信息，并使用它们进行信贷风险评估。

此外，一些基于AI的系统还使用基于规则的系统或决策树模型，这些系统或模型可以检查一组预定义的标准，以对贷款人的风险进行评级。

人机协同为什么重要？

人是复杂的个体，不是一张纸上的描述所能概括的。事情远非表面上所能看到的那么简单，有时无法写在纸上的东西最终会影响决策。机器学习模型的功能取决于训练它们所使用的硬数据。对于自动贷款流程，机器学习模型会根据以往的贷款申请进行训练。

然而，算法可能无法考虑贷款人会考虑的所有相关因素，如贷款人的个人情况或贷款的背景。通过在这一过程中纳入人类意见，可以确保机器学习系统将这些贷款人的因素考虑在内，这将有助于降低不公平或有偏见的贷款决策的风险。

类似地，对于催收贷款的情况，人机协同系统可以让催收代理人审批或拒绝由机器学习系统生成的建议行动。这将有助于确保系统采取的行动是公平和适当的，让贷款人的权利得到尊重。

来自《巴伦周刊》的见解

埃森哲研究表明，尽管使用AI具有许多潜在好处，但在业务中实施AI的财务顾问仅不到三分之一。超过一半的投资者表示，其财务顾问提供的建议过于笼统，而通过利用AI，可以为每个客户定制建议。

通过自学术语，利用AI分析相关数据，并利用它来探索当前的应用，财务顾问将依靠AI提供建议。查看《巴伦周刊》的文章，了解更多关于财富管理的见解。

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