Klasyczny scenariusz odwiedzin placówki bankowej wygląda mniej więcej tak: klient traci poczucie czasu, patrząc znużenie na ścianę w oddziale banku. Czeka trzymany w niepewności, czy dostanie pożyczkę, czy jego wniosek zostanie odrzucony? Wielu Europejczyków nieraz było w tej sytuacji. Nie da się ukryć, że kredyty w dużym stopniu napędzają nasze społeczeństwo. Co ciekawe, nawet 37 milionów Europejczyków nadal nie ma dostępu do bezpiecznych pożyczek. Zamiast tego, często sięgają oni do
nieformalnych sposobów zarządzania pieniędzmi, operują wyłącznie gotówką bądź uzyskują pożyczki krótkoterminowe o wysokim oprocentowaniu.
Jednoczenie banki europejskie znalazły się pod presją zmniejszenia liczby udzielanych pożyczek. Niedawno Europejski Bank Centralny podał informację, że niespłacane długi wobec instytucji finansowych mogą wynosić nawet ponad 850 miliardów euro. Nawet w przypadku sięgania przez Europejczyków do bardziej formalnych sposobów uzyskania pożyczki, ich przyznanie może być przez to znacznie utrudnione.
Europejski sektor finansowy stoi więc przed wyzwaniem, w jaki sposób odpowiedzieć na potrzeby kredytowe klientów i nadal przynosić zyski w środowisku, które coraz bardziej stroni od ryzyka? Dla instytucji, które chcą zdystansować konkurencję, tajemną bronią stały się sztuczna inteligencja (AI – ang. Artificial Intelligence) oraz uczenie maszynowe. Pozwalają one na przystosowanie oferty do potrzeb klienta, który próbuje uzyskać kontrolę nad przyszłością swoich finansów.
Przykładem firmy, zmieniającej tradycyjny model oceny ryzyka za pomocą nowego, psychograficznego modelu uzyskania wskaźnika scoringu kredytowego, może być AdviceRobo – jeden z przodujących europejskich fintechów. W wyniku współpracy z firmą Microsoft, firma stworzyła rozwiązanie wykorzystujące big data oraz sztuczną inteligencję. Jego głównym zadaniem jest ułatwianie europejskim bankom oceny ryzyka i zdolności klienta do spłaty pożyczki.
Pożyczkobiorca musi wykonać test w formie ankiety online, zawierającej m.in. pytania z zakresu zwyczajów wydawania czy myślenia teoretycznego. Na ich podstawie bank otrzymuje natychmiastowy wynik, który jest stale aktualizowany. Używając interfejsu programowania aplikacji (API), banki otrzymują dane, które pozwalają im na podjęcie decyzji w kwestii przyznanego kredytu. Na podstawie big data, instytucje finansowe notują nawet 20-proc. wzrost w liczbie udzielanych pożyczek.
Co więcej, nowe metody analizy pozwalają instytucjom finansowym na monitorowanie pożyczek w świecie rzeczywistym pod względem ryzyka bądź nieprawidłowości. Zastosowanie uczenia maszynowego, pozwala firmie AdviceRobo na stworzenie personalizowanej strategii dla każdego klienta. Eliminuje to pozbawienie prawa wykupu zajętej nieruchomości bez ryzyka zajęcia nieruchomości ani nieuiszczenia należności a także ocenę ryzyka nadkonsumpcji kredytu. Prewencyjne doradzanie tym, którzy mają bardziej ryzykowne pożyczki pozwoliło zmniejszyć liczbę zagrożonych kredytów i obniżyć wskaźnik niwypłacalności o 38 proc.
– Udzielanie pożyczek z natury wiąże się z pewnym ryzykiem. Zastosowanie sztucznej inteligencji i danych psychometrycznych sprawiło, że ocena ryzyka stała się o wiele łatwiejsza. Niezależnie od tego, czy klient pracuje na własny rachunek, prowadzi startup czy po prostu jest z pokolenia Y, pomagamy mu zminimalizować stres finansowy, przy jednoczesnym zwiększeniu zwrotu z inwestycji kredytodawców – mówi Diederick van Thiel, dyrektor naczelny firmy Advice Robo.
Jednak ograniczenie ryzyka i skrócenie drogi pomiędzy instytucją dającą dostęp do odpowiedzialnego kredytu a klientem to tylko jedna strona medalu. Konsument musi jeszcze zaufać i wierzyć w dany system finansowy. Pozwoli mu to na podejmowanie właściwych decyzji dotyczących własnych finansów.
Ze względu na to, że rynek w Europie nadal charakteryzuje się względnie niskimi ratami oprocentowania oraz niską zmiennością, firmy Cognitive Scale oraz Bridgeweave już przygotowują kolejne rozwiązanie wykorzystujące sztuczną inteligencję. Ma to na celu zdemokratyzowanie handlu poprzez dostarczanie informacji o inwestycjach Europejczykom chcącym uczestniczyć w rynku akcji. Wynik tej współpracy pozwoli Europejczykom ze wszystkich środowisk na podejmowanie bardziej świadomych decyzji kredytowych.
– Mimo że nie ma dwóch takich samych inwestorów, to niektórzy z nich wciąż funkcjonują w oparciu o struktury zarządzania aktywami, które nadal grupują klientów na podstawie sztywnych, szerokich i bezosobowych kategorii – mówi Akshaya Bhargava, założycielka firmy Bridgeweave.
– Pomimo znacznych różnic dotyczących podejmowania ryzyka, wielu klientów zostaje po prostu przyporządkowanych do tych samych kategorii. Przyznaje im się jednego menedżera ds. relacji, oferując te same porady. Jednak dziś, dzięki sztucznej inteligencji, jesteśmy w stanie segmentować inwestorów, dostarczając im wysokiej jakości porady, dostosowane do potrzeb każdego z nich – dodaje A. Bhargava.
Używając technologii, takich jak właśnie uczenie maszynowe, kognitywistka, big data czy sztuczna inteligencja, fintechy z całej Europy pracują nad opracowaniem nowych rozwiązań, które spełniają branżowe standardy, umożliwiają przystępne cenowo doradztwo oraz przywracają zaufanie konsumentów do przejrzystości działań instytucji finansowych.
Jest to niesamowite jak bardzo kredyt definiuje nasze marzenia. Bez pożyczki – nie będzie studiów. Bez karty kredytowej – podróż nie będzie możliwa. Bez historii kredytowej – nie będzie też kredytu na dom. Aby pomóc w realizacji tych celów, europejski sektor finansowy inwestuje i wprowadza innowacje technologiczne. W efekcie pomogą one uzyskać finansowanie i przyznać kredyt w tych przypadkach, w których będzie taka potrzeba.