AI 대출의 새로운 변화
대출은 집이나 자동차를 구입하는 것과 같이 인생에서 큰 지출이 필요할 때 이용하는 것이 좋습니다. 하지만 대출금을 갚아 나가는 것은 항상 어려운 일이죠. 최근 발행된 가계 부채 및 신용 분기 보고서에 따르면 총 가계 부채는 2022년 3분기에 3510억 달러(2.2%) 증가한 16조 5100억 달러에 달했습니다. Fitch Ratings는 현재 채무불이행률은 2023년에 2~3%이나 2024년에는 1% 증가한 수치를 보일 것으로 예측했습니다. 채무불이행률이 증가함에 따라 더 많은 대출을 제공하는 것을 꺼리고 있습니다. 은행들은 새로운 AI 대출 서비스인 인공지능 자동 대출을 통해 대출금 징수 및 위험 평가 등을 통해 대출 불이행 위험을 줄일 수 있습니다. 이는 개인이 대출을 불이행할 가능성이 얼마나 되는지, 대출 상황에 대한 권장 사항 제공 및 상환금 자동 알림 설정 등에 대한 학습적 판단을 제공합니다.
대출 자동화 서비스
금융 기관은 대출을 제공하기 전에 잠재적으로 대출을 불이행할 가능성이 있는 사람에 대한 위험 평가를 진행하고 위험 평가가 허용할 수 있는 마진 내에 있는지 확인해야 합니다. 이는 일반적으로 요청자가 자동 대출을 통해 스마트폰에 특정 앱을 다운로드하는 방식으로 이루어집니다. 이 앱은 검색 기록, 소셜 미디어에서 상호 작용하는 방식 및 대출 회사에서 미리 결정한 기타 변수를 살펴봄으로써 개인의 신용도를 결정합니다. 자동 대출 앱이 수집한 모든 데이터는 회사가 대출 승인 여부를 검토하고 결정할 수 있도록 신용 점수 포털에 결합합니다.
AI 대출 서비스는 대출 승인 여부를 결정하는 것 외에도 지불을 추적하고 지불 기한이 되면 미리 알림을 보낼 수 있습니다. 개인의 재정 상황이 바뀌거나 대출금 상환을 놓쳤을 때 AI 대출 서비스는 대출금을 계속 지불할 수 있도록 새로운 지불 계획을 만들 수 있습니다. 또한 차용자가 대출 상환일을 놓칠 위험이 있는지 미리 감지하고 미리 지불 계획을 수정할 수 있습니다.
이 기술도 각 신청자의 대출 요청을 분석하는 데 시간이 걸리고 승인 결과를 변경할 수 있는 핵심 데이터를 간과하거나 놓치기 쉽다는 단점이 있습니다. 하지만 잘 설계된 AI 대출 서비스 경우, 결과 예측 분석 및 위험 평가에 AI를 사용하면 수익을 최대 38%까지 높일 수 있습니다.
신용도 점수 계산 방법
AI 대출을 통한 신용 점수 계산의 일반적인 접근 방식 중 하나는 과거 데이터에 대해 학습된 머신러닝 알고리즘을 사용하여 패턴을 식별하고 대출자의 채무 불이행 가능성을 예측하는 것입니다. 여기에는 소득, 고용 이력, 신용 점수와 같은 재무 데이터와 소셜 미디어 활동 및 온라인 행동과 같은 비재무 데이터 분석이 포함될 수 있습니다.
또 다른 접근법은 자연어 처리(NLP)를 사용하여 차용인의 손익계산서, 세금 신고서 또는 기타 재무 문서와 같은 서면 정보를 분석하는 것입니다. 자연어 처리(NLP)는 이러한 문서에서 관련 정보를 추출하고 이를 사용하여 신용 위험 평가를 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.
일부 AI 대출 서비스는 차용자의 위험 등급을 지정하기 위해 미리 정의된 기준 데이터셋을 검사할 수 있는 규칙 기반 시스템 또는 의사 결정 트리 모델도 사용합니다.
AI 대출과 휴먼 인 더 루프(Human-in-the-Loop)
사람을 종이 한 장으로 평가해서는 안 됩니다. 종종 눈에 보이는 것보다 더 많은 것이 있으며 때로는 궁극적으로 결정에 영향을 미치는 것은 종이에 적을 수 없기도 하죠. AI 대출 서비스의 머신러닝 모델은 훈련된 하드 데이터에서 작동합니다. 또한 자동화된 자동 대출에서 모델은 과거 대출 신청에 대해 학습합니다.
그러나 알고리즘은 차용인의 개인적인 상황이나 대출이 이루어지는 상황과 같이 인간 대출 기관이 고려할 모든 관련 요소를 고려하지 못할 수 있습니다. 사람의 입력을 프로세스에 통합함으로써 대출 기관은 머신러닝 시스템이 이러한 요소를 고려하여 불공정하거나 편향된 대출 결정의 위험을 줄이는 데 도움이 되도록 할 수 있습니다.
마찬가지로 컬렉션의 맥락에서 인간 참여형 시스템은 컬렉션 에이전트가 머신러닝 시스템에서 생성된 제안된 작업을 검토하고 승인하거나 거부하도록 허용할 수 있습니다. 이는 시스템이 취하는 조치가 공정하고 적절하며 차용인의 권리가 존중되도록 하는 데 도움이 될 수 있습니다.
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