Чи справді все це «впровадження ШІ» великими банками вже полегшило отримання бізнес-кредитів?

Банки та фінансові компанії багато говорять про використання штучного інтелекту. Більшість банків у світі використовують AI у тій чи іншій мірі, і багато з них переходять від тестування до реального застосування у щоденних операціях. Деякі великі установи працюють безпосередньо з провайдерами AI, щоб просувати ці зусилля вперед. Наприклад, BBVA розширює партнерство з OpenAI для впровадження передових інструментів AI для сотень тисяч співробітників з метою покращення обслуговування клієнтів та внутрішньої роботи.

Деякі опитування показують, що понад 75 відсотків банків запустили якийсь тип генеративних AI-додатків, і впровадження продовжує зростати.

Якщо AI тепер широко використовується банками, чому багато підприємців все ще вважають кредитування повільним і складним для навігації?

Щоб відповісти на це, корисно розглянути кожен етап процесу бізнес-кредитування і побачити, де AI має вплив і де він ще не зробив значної різниці.

1. Пошук відповідного кредитора

Перший крок для багатьох бізнесів — визначити, який кредитор може бути підходящим. Хоча інструменти AI широко використовуються у банківській сфері, більшість банків не пропонують системи автоматичного підбору, яка б показувала бізнесу, де у нього найбільші шанси на схвалення на основі реальних даних. Багато кредиторів все ще очікують, що заявники самі шукатимуть і порівнюватимуть пропозиції.

На цьому етапі AI зазвичай підтримує внутрішню сегментацію та маркетинг, а не допомагає бізнесу знайти правильний кредит.

2. Підготовка даних для заявки

Коли бізнес знаходить кредитора, наступний крок — зібрати документи та фінансові дані. Зазвичай потрібно завантажити банківські виписки, податкові декларації, бухгалтерські записи та інші файли. Це здається повторюваною і трудомісткою роботою.

Інструменти AI добре справляються з витяганням даних з документів і їх очищенням, але більшість банків ще не повністю впровадили цю автоматизацію для подачі клієнтських документів. Впровадження AI у кредитній сфері все ще сильніше зосереджено на виявленні шахрайства та внутрішньому аналізі, ніж на зміні способу збору даних для кредитів.

3. Оцінка ризиків і кредитні рішення

AI все більше відіграє роль у процесі оцінки ризиків. Інструменти можуть допомагати з сигналами ризику, покращенням кредитних рейтингів і виявленням шаблонів у великих наборах даних. Багато банків вже використовують AI у цих сферах.

Однак більшість великих кредиторів все ще покладаються на людський огляд для остаточних рішень, особливо у випадках бізнес-кредитів, де важливий контекст. Моделі можуть підтримувати кредитного аналітика, підкреслюючи ризикові фактори або аналізуючи тренди, але зазвичай не замінюють людське судження.

4. Затвердження та фінансування

Після прийняття рішення бізнесу все ще потрібно пройти етапи перевірки відповідності, юридичного оформлення та остаточного переказу коштів. Навіть із підтримкою AI ці операційні кроки часто виконують людські команди. AI може прискорити окремі частини процесу, але ще не створює безперебійного, автоматичного фінансування у більшості випадків.

Як AI реально допомагає сьогодні

Що ж робить AI у фінансових послугах, якщо він ще не спрощує весь процес кредитування?

AI широко використовується для:

• виявлення шахрайства у транзакціях

• покращення внутрішніх операцій

• більш розумної аналітики клієнтських і ризикових даних

• автоматизації рутинних запитань і підтримки клієнтів

• зменшення ручної роботи у сфері відповідності та моніторингу ризиків

Ці застосування підвищують ефективність банків і часто допомагають клієнтам опосередковано. Але щоденний досвід отримання бізнес-кредиту ще не зазнав значних змін для багатьох компаній.

Де може з’явитися справжня інновація у кредитуванні МСП

Одним із найбільших перешкод у кредитуванні сьогодні є фрагментація даних. Малі та середні підприємства мають фінансову інформацію, розкидану по рахунках, платформах і публічних записах. AI може допомогти зробити ці дані чистішими і більш стандартними перед тим, як заявка потрапить до кредитора.

Деякі нові платформи кредитування вже використовують AI для:

• об’єднання публічних і приватних даних у єдині формати для автоматичного заповнення

• маршрутизації заявок лише до кредиторів із відповідними критеріями

• зменшення повторних подань і покращення якості підбору шляхом створення кредитних профілів з деталями компанії

Ці застосування AI можуть скоротити час від подання заявки до прийняття рішення і зробити процес менш ручним для позичальників. Funding Agent використовують збагачення та логіку маршрутизації для структурування заявок МСП перед їх передачею кредиторам, покращуючи якість підбору та зменшуючи непотрібні цикли відмов. Брокерські компанії найбільше виграють від застосування AI у цій частині робочого процесу.

Висновок

Впровадження AI у банках тепер поширене і швидко зростає. Багато кредиторів переходять від пілотних проектів до реального використання AI для підвищення ефективності, обслуговування клієнтів і аналізу ризиків.

Однак для багатьох підприємців процес кредитування все ще має ручні етапи і перешкоди. Це пов’язано не лише з моделями прийняття рішень. Вони стосуються потоку даних, відповідності бізнесу правилам кредитора і структури самих кредитних процесів.

Сьогодні AI допомагає банкам виконувати більше роботи швидше, але ще не забезпечує повністю автоматизованих і безперебійних шляхів отримання кредиту для кожного бізнесу. Реальна можливість для трансформації полягає у очищенні та організації даних перед їх передачею кредитору, покращенні якості підбору і зменшенні витрат часу на повторні заявки.

Якщо кредитори та платформи зосередяться більше на цих практичних аспектах, AI може зробити бізнес-кредитування справді простішим у майбутньому.