作为中小企业贷款机构，我们面临的挑战是同时满足股东回报、借款人赋权、经济发展和金融包容性等目标，同时满足监管要求。即使是最有能力的承销商也很难做好所有这些工作，尤其是同时完成所有工作。
顶级金融科技/人工智能承保系统的表现始终优于手动流程，在更大规模上实现了更高的性能，具有更高的可靠性、包容性和合规性；但如何找到适合您的系统？如何找到可以信赖的系统？
近 30 年来，我一直在为全球领先的贷方构建 AI 驱动的决策系统。每个机构的完美系统都是独一无二的，但以下指南适用于所有机构。
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系统地思考
人类和计算机解决问题的 德国电报数据 方式不同，因此系统的设计也需要与之相适应。例如，为人类承销商设计的出色数字贷款应用程序通常无法很好地支持人工智能决策系统。在流程的每个阶段（从申请、数据收集、决策和定价，一直到支付），系统设计人员都需要知道系统何时会依赖人类、人工智能或两者。性能最高的解决方案是具有凝聚力的系统，而不是由分散的部分组成的集合。
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不同的思维需要不同的数据
支持人类决策的最佳数据与支持 AI 决策的最佳数据不同。人们倾向于一次只考虑几件事，因此最佳决策者倾向于在保持准确性的 视频编辑：主要有哪些软件？ [2024年] 同时简化流程。然而，AI 并不在意复杂性或细节。随着数据复杂性、粒度和多样性的增加，AI 决策实际上会得到改善。最佳 AI 系统不会考虑“如何仅使用移动数据、信用报告或财务数据做出最佳决策”，而是会根据每个决策可用的所有信息调整和优化决策过程。
- 选择智能人工智能，而不是愚蠢的人工智能
很容易看出，火箭科学家和砌砖 阿拉伯语数据 工的思维水平不同。人工智能也是如此——有些很聪明，有些则不然。不过，伟大的人工智能系统不仅仅是聪明。它们还：
- 决策透明化
- 明确每个决策的信心
- 当决策超出其专业知识范围时要谦虚
- 全面而非狭隘的问题解决方案
- 专家系统仅来自专家作者
显然，软件和数学建模专业知识很重要，但人工智能架构师对承保、贷款管理和银行业务的深入了解也同样重要。
出色、可靠的人工智能需要具备决策方面的专业知识。如果你没有创造贷款机会的经验，就不可能教会人工智能系统如何充分利用每个贷款机会。设计师在以下领域拥有专业知识至关重要：
- 贷款与经济发展
- 风险、定价、盈利能力和资本管理
- 监管、合规和治理
- 经济发展、减贫、包容和公平
- 建模、分析和人工智能系统
- 行为和金融模型
- 计量经济学、统计学和数据估值
- 人工智能与机器学习
- 软件开发
- 数据接口和仓储
- 敏捷开发，因为每个情况都是独一无二的
- 统计与建模系统集成
当我在 20 世纪 80 年代建立第一个智能借贷系统时，很难想象社区规模的贷方能够负担得起 AI 系统。2007 年，我们向社区贷方交付了第一个 AI 借贷系统，他们至今仍在使用我们的系统。技术的进步使得教授智能建模系统如何构建智能借贷解决方案成为可能，从而为全球、国家和社区贷方提供支持。在未来五年内，全球大多数贷款将利用 AI 驱动的决策流程。一些 AI 系统将比其他系统更智能。请明智选择。
