AI-агенти трансформують схвалення кредитів і обслуговування клієнтів у банках Сінгапуру

AI-агенти оптимізують банківські операції в Сінгапурі та за його межами

Фінансові компанії по всьому світу, зокрема в Сінгапурі, дедалі частіше впроваджують агенти штучного інтелекту (AI), щоб пришвидшити схвалення позик і скоротити час адаптації клієнтів, повідомляє The Straits Times. На відміну від традиційних інструментів генеративного ШІ, які потребують постійних підказок, AI-агенти можуть приймати рішення, виконувати складні завдання та керувати робочими процесами за мінімального втручання людини.

Чим AI-агенти відрізняються від традиційного AI

Різниця між традиційним AI та агентним AI є суттєвою в фінансових застосуваннях. Традиційний AI може пояснити, коли клієнт має право на позику, тоді як агентний AI може оцінити клієнта, визначити відповідність вимогам і схвалити позику протягом годин замість днів, зазначили експерти The Straits Times.

Ручне введення даних і процеси, перевантажені папером, історично уповільнювали схвалення позик. Банки тепер використовують AI-агенти для обробки документів і проведення первинного аналізу ризиків перед передаванням файлів працівникам-людям, сказав Деб Діп Сенгупта, віцепрезидент у регіоні Південної Азії в UiPath, глобальній компанії з розробки ПЗ для AI та агентної автоматизації.

Заявки на схвалення позик

Згідно з Сенгуптою, кредитна спілка Lake Michigan (зі США) розгорнула AI-агенти для збору даних і роботи з винятками у файлах, скоротивши тривалість позикового циклу на 10 днів. Винятки у файлах виникають, коли заявки на позику містять відсутню, некоректну або застарілу інформацію, яка не дає змоги схвалити позику за стандартними правилами.

Інтелектуальний кредитний андеррайтинг для іпотечних позик, автокредитів і позик для малого бізнесу — це ще одна сфера застосування. AI-агенти можуть автоматично агрегувати та аналізувати дані заявників із різних джерел, повідомив доктор Пол Бомонт, партнер і data scientist у підрозділі McKinsey & Company з AI QuantumBlack.

Deutsche Bank у Німеччині використовує агентний AI для швидшого схвалення позик, одночасно підсилюючи оцінку ризиків завдяки включенню альтернативних джерел даних, зазначив доктор Бомонт. Віцепрезидент Salesforce ASEAN і головний технічний директор зі рішень Гевін Барфілд додав, що пошук позики — процес виявлення та оцінювання позикових продуктів, підібраних під фінансову ситуацію клієнта — можна автоматизувати за допомогою AI-агентів, дозволяючи кредитним офіцерам зосередитися на консультуванні позичальників і побудові довірчих відносин.

Застосування в обслуговуванні клієнтів та страхуванні

Обслуговування клієнтів — ще одна важлива сфера для розгортання AI-агентів. Страхові компанії впровадили агентний AI для взаємодії з клієнтами, пришвидшивши обробку страхових випадків, сказала Прісцилла Чонг, керуючий директор Amazon Web Services Singapore.

Bolttech — сінгапурська insurtech-компанія — використовує агентний AI для роботи вдосконаленого чат-бота «speech-to-speech», який обробляє запитання клієнтів щодо полісів, опрацьовує рутинні страхові випадки та відповідає на звернення майже миттєво.

Страховик Singlife у жовтні співпрацював із Salesforce, щоб запустити AI-агента для підвищення ефективності сервісу клієнтів, надаючи швидші та точніші відповіді на запити. Це розгортання використовує платформу Salesforce Agentforce, щоб отримувати інформацію з продуктових інструкцій Singlife, навчальних посібників та інших матеріалів — відомостей, які керівники відділу обслуговування клієнтів зазвичай змушені були б вручну шукати. Singlife вивчає розширення агентного AI для своїх представників фінансових радників.

Банк Сінгапуру запустив агентний інструмент AI у жовтні, щоб генерувати звіти «source-of-wealth» (джерела статків), які описують сукупні активи особи або організації та їх походження. Інструмент скорочує час формування з типових 10 днів до як мінімум однієї години, дозволяючи менеджерам з взаємин витрачати більше часу на взаємодію з клієнтами та перегляд їхніх портфелів.

Виявлення шахрайства та комплаєнс

AI-агенти дають змогу посилити можливості виявлення шахрайства та реагування. За словами доктора Бомонта, агенти можуть моніторити потоки транзакцій у реальному часі, виявляти аномальні патерни та миттєво блокувати компрометовані акаунти, суттєво зменшуючи фінансові втрати й захищаючи клієнтів.

Один із найвпливовіших варіантів застосування — можливість очищати сотні тисяч сповіщень за секунди: завдання, яке потребувало б у людини-аналітика 30–90 хвилин на кожне сповіщення, зазначив доктор Бомонт.

AI-агенти також автоматизують процеси know-your-customer (KYC) та посилюють процеси протидії відмиванню грошей. Сенгупта пояснив, що AI-агенти можуть виконувати належну перевірку клієнтів, автоматизуючи верифікацію особи, зіставлення даних про суб’єкт і збирання необхідної документації.

Майбутні розробки та модель human-in-the-Loop

Експерти визначили автономний аналіз ринку та трейдинг із мінімальним втручанням людини, а також агентів, орієнтованих на конкретні ролі, як потенційні майбутні застосування — як помічників для менеджерів з взаємин і банківських аналітиків. Доктор Бомонт зазначив, що «банки розробляють цілком нові продукти, яких ще немає на ринку».

Попри зростання можливостей AI, судження людини залишається критично важливим. Сенгупта підкреслив, що «на практиці фінансові інституції дотримуються моделі, за якої AI виконує підготовчу роботу, людина перевіряє висновки, а тоді AI завершує робочий процес».

Налагодження взаєморозуміння з клієнтами в основі є роботою людини, особливо в управлінні статками та фінансовому консультуванні. Чонг сказала: «Відносини з клієнтами будуються на довірі, емпатії та глибокому розумінні індивідуальних обставин — якостей, які AI не може відтворити».

Складні рішення з високими ставками надалі залишатимуться за людьми, які можуть застосовувати зважене судження та етичні міркування, навіть якщо AI надає рекомендації, засновані на даних, за словами доктора Бомонта.