AI 發現能力差距:為何優質貸款可能被忽視,以及銀行可以採取的措施

雅各布·馬丁是Jifiti的執行長。


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人工智慧正在改變金融的每一個角落,預計到2027年,金融服務行業在AI上的支出將達到令人印象深刻的970億美元。隨著代理式AI代理人重塑銀行業和客戶體驗,一個新因素正逐漸成為競爭優勢:可發現性。目前已有44%的消費者信任金融服務中的AI代理人,顯示消費者行為正在轉變。

AI代理人正超越個人化理財建議和詐騙偵測的範疇。不僅有用例顯示它們能為消費者提供貸款選項,最終還能為他們完成申請並自動化資金撥付。在不久的將來,AI代理人可能會處理從填寫表格、身份驗證到啟動自動核保的所有工作。

對銀行而言,問題已不再是是否要轉向AI,而是轉型的速度有多快。隨著AI優化的核保流程和數位優先的放款機構重塑市場,現在投資的金融機構將保持在信貸生態系的核心位置。延遲採用AI的銀行則可能完全失去能見度,因為年輕的、科技原生的借款人會繞過傳統渠道,轉向更智能、自動化的替代方案。

可發現性是新的門戶

利用AI引擎搜尋並申請貸款,是客戶體驗的下一大飛躍,預計到2032年,全球金融服務市場中的AI代理人價值將達到42.8億美元。儘管這對銀行和金融機構來說是巨大的機會,但也帶來一個新問題:隱形。

AI引擎不會根據貸款的質量來發現和排名,它們是根據可讀性來排序的,這被稱為答案引擎優化(AEO)。如果貸款產品未經結構化,便難以被考慮。

例如,如果貸款的年利率(APR)和資格條件被藏在PDF中,AI引擎就不會將該貸款呈現出來,無論其競爭力多高。銀行必須確保提供的資訊元資料是明確的:貸款產品需要以結構化格式清楚描述——包括產品類型、APR、條款和資格條件。結構化的元資料能確保AI代理人能準確索引、比較並採取行動。沒有這些,即使是優秀的貸款方案也可能保持隱形。

但可發現性問題更深層。AEO幫助AI代理人呈現貸款,但除了將資料以正確格式呈現外,銀行還需要合適的基礎設施,讓AI代理人能向客戶提供AI來源的貸款方案。

例如,客戶可以將貸款條件輸入AI代理人的搜尋引擎,即時顯示所有相關的貸款方案和自動申請選項。只需一鍵,客戶即可獲得有條件的貸款核准,完全由機器可讀資料和API驅動的工作流程支援。

沒有API驅動的放款技術、數位化的用戶流程、非孤立的資料和自動化的啟動與決策,銀行甚至無法競爭。在這樣的環境下,即使是更好的放款人也毫無用處,若自己不可見。

但這說起來容易做起來難。一份PYMNTS的報告指出,75%的銀行在實施新數位解決方案時遇到困難,原因在於其遺留的基礎設施。而且,“59%的銀行家認為其遺留系統是主要的商業挑戰,形容它們為一團錯綜複雜但過時的技術‘意粉麵’。”

公平性與新的合規前沿

如果可發現性是代理式放款的門戶,那麼公平性則是新的合規前沿。AI引擎不僅有可能排除未經優化的產品,還可能排除整個不符合技術標準的貸款人群。但問題不在於能見度,而在於公平性。

當今的代理式放款引入了一種偏見放款的現代變體:消費者可能被引導向擁有正確基礎設施(API、乾淨的數據、自動化工作流程)的貸款人,而非提供最佳金融產品的貸款人。

如果沒有透明的AI平台如何排名或呈現貸款方案,消費者就有可能被引導到成本較高或較不適合的貸款,只因那些貸款人擁有正確的基礎設施,而非提供最佳產品。這為監管者帶來新的盲點。監管者可能很快會問:“你銀行的過時基礎設施是否有效阻擋了你最好的產品的存取?”

數十年來,監管一直專注於放款決策中的歧視行為。但隨著代理式放款的普及,監管的焦點將擴大。未能現代化的銀行不僅可能失去市場份額,還可能被視為助長系統性偏見。

銀行仍能競爭——只要他們進行現代化

表面上看,代理式放款似乎是金融科技公司的專屬,它們的技術堆疊是為速度和彈性而建。但優勢並非獨有。銀行只需更新其運營模式即可。

新興的AI代理人正被設計用來找到合適的產品、完成申請、提交KYC文件,並觸發自動化核保。未數位化端到端工作流程的銀行,即使提供有競爭力的利率,也有可能被繞過。它們需要一個協調系統或協作平台,連接所有關鍵環節,自動化工作流程,並確保每個步驟都是機器可讀和API可存取的。

這種基礎設施的協作層通常整合所有關鍵功能以及第三方服務,包括身份驗證、KYC/KYB、防詐騙、開放銀行、信用風險檢查和自動決策。

金融科技公司已經是API原生,但許多銀行的技術堆疊仍有追趕的空間。沒有協作層,所有這些重要的整合都會成為孤島,AI代理人將需要端到端的連續性,才能最終提供完整的貸款申請體驗。協作層不僅是有用的,它是讓傳統銀行在代理式放款生態系中競爭的橋樑,無需拆除整個基礎設施。

那些現代化基礎設施並自動化工作流程的銀行,可以重新掌控放款流程,確保AI平台能展現其產品,並讓客戶獲得AI驅動的最佳和最適合的選擇,而不僅僅是最容易呈現的方案。

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