_ AI are puterea pentru a revoluționa creditarea, dar cu un cost pentru persoanele cu scoruri de credit mai mici

Pe măsură ce inteligența artificială (AI) își mărește constant stăpânirea asupra economiei globale, una dintre multele domenii pregătite pentru perturbări este prețurile de consum. În situațiile în care diferiților consumatori li se oferă același produs sau serviciu la prețuri diferite, acum este posibil să luați discreția personalului și să folosiți un computer pentru a calcula cel mai bun preț folosind o combinație de date istorice privind prețurile, capabilități de învățare automată și algoritmi.

Companii aeriene precum Virgin Atlantic folosesc învățarea automată pentru a oferi tarife aeriene mai competitive, de exemplu. (Puteți crede că tarifele aeriene sunt standardizate, dar de fapt sunt afectate de numeroase variabile, cum ar fi locul în care locuiți). În mod similar, băncile se îndreaptă în această direcție cu creditele ipotecare.

În general, prețul împrumuturilor are potențialul de a fi transformat. Grupul meu de cercetare a publicat recent o lucrare privind împrumuturile auto în America de Nord. Aplicând învățarea automată la mii de decizii de împrumut prin intermediul reprezentanțelor, am constatat că profiturile ar fi putut fi majorate cu 34%.

Totuși, acest lucru are un cost: ar însemna să le plătim debitorilor mai riscanți puțin mai mult pentru ei. împrumuturi decât în ​​prezent. După cum vom vedea, există câțiva factori atenuanți în acest sens, despre care unii ar putea susține că chiar justifică costul. În orice caz, ridică întrebări de căutare despre viitorul creditării.

Până în urmă cu câteva decenii, prețurile pentru împrumuturi erau aceleași pentru toată lumea. Acest lucru a început să se schimbe după introducerea scorurilor de credit la sfârșitul anilor 1980. Acestea au fost utilizate frecvent pentru a face împrumuturile puțin mai scumpe pentru clienții cu risc mai mare.

Acest lucru a fost parțial pentru a acoperi costurile creditorilor care trebuiau să urmărească neplata și să anuleze datorii neperformante și, parțial, pentru că clienții mai riscați sunt mai puțin probabil să renunțe la împrumuturi cu condiții mai oneroase. Aceasta înseamnă că sunt mai puțin sensibili la preț decât alți debitori – în primul rând pentru că opțiunile lor sunt mai limitate.

Când vine vorba de stabilirea prețurilor, deciziile sunt adesea delegate agenților de vânzări. Cele mai bune informații despre această practică provin dintr-un studiu din 2014 în Germania, care a constatat că 72% dintre firmele din mai multe industrii, inclusiv serviciile financiare, o făceau.

Sectorul creditelor auto este un exemplu clasic. Creditorii încredințează agenții de vânzări din dealeri pentru a determina condițiile de împrumut ale clienților, inclusiv ratele dobânzii, mărimea depozitului și durata împrumutului. De zeci de ani, aceasta a fost oarecum o „cea mai bună practică”. Capacitatea vânzătorilor de a evalua subiectiv sensibilitatea la prețuri a clienților la punctul de vânzare a fost privită ca un avantaj competitiv unic. Și în ciuda potențialului AI de a lua decizii mai precise folosind mult mai multe date, acest sector abia a început să-l folosească în stabilirea prețului împrumuturilor.

Am vrut să cuantificăm dimensiunea oportunității. Am colaborat cu un creditor de mașini din Canada, folosind datele sale istorice pentru a construi un model statistic care să țină seama de deciziile critice luate de creditor, agenți de vânzări și clienți. Algoritmul nostru a estimat apoi impactul diferitelor prețuri de împrumut asupra deciziei unui client de a accepta sau de a respinge condițiile oferite. De acolo, am putut determina prețul care a maximizat profiturile pentru creditor.

Rezultatele noastre au confirmat că clienții răspund diferit la prețurile împrumuturilor, în principal în funcție de profilul lor de risc. Deși sensibilitatea acestora la prețuri poate varia între țări sau sectoare, faptul că acesta este un fenomen comun este probabil să însemne că constatările noastre sunt transferabile pe scară largă.

Graficul de mai jos arată modul în care algoritmul nostru ar fi schimbat prețul împrumuturilor pentru partenerul nostru creditor. Împrumuturile devin puțin mai ieftine pentru clienții cu risc scăzut și mediu (nivelul 1 și nivelul 2) și mai scumpe pentru grupul cu cel mai mare risc (nivelul 3). În timp ce împrumuturile oferite de agenții de vânzări aveau deja un preț mediu cu aproximativ 0,5 puncte procentuale mai mare pentru clienții de nivelul 3 decât cei de la nivelul 1, algoritmul a calculat că dealerii ar putea percepe clienții cu risc ridicat cu 1,07 puncte mai mult.

Creditorul ar beneficia de acest lucru, deoarece ar putea colecta dobândă suplimentară pentru a suporta un risc suplimentar. În realitate, împrumutatul riscant pierde, deși nu este atât de simplu pe cât pare la început.

În viața reală, rata de aprobare a împrumutătorului pentru împrumuturile acordate clienților cu risc scăzut era de peste 50 de puncte procentuale mai mult decât pentru clienții cu risc mai mare. Credem că este foarte probabil ca utilizarea unui sistem AI pentru stabilirea prețurilor să crească semnificativ proporția de aprobări de împrumuturi pentru clienții mai riscați, deoarece creditorii ar fi compensați mai pe deplin pentru a face afaceri cu aceștia.

De asemenea, merită subliniat faptul că diferența crescută a prețurilor împrumuturilor folosind sistemul AI este mică. La un împrumut pe trei ani de 20.000 GBP (34.338 USD), este diferența dintre 658 GBP pe lună pentru clienții cu risc scăzut (la 12% DAE) și 668 GBP pe lună pentru clienții cu risc ridicat (la 13,1% DAE).

Conform constatărilor noastre, datele de bună calitate pot înlocui informațiile pe care agenții de vânzări le pot genera la nivelul vânzărilor. În astfel de circumstanțe, tarifarea centralizată bazată pe inteligență artificială este câștigătorul clar în cursa pentru profit.

Este extrem de probabil ca creditorii să dorească să profite de aceste noi tehnologii în anii următori, în ciuda faptului că au fost lent adoptați învățarea automată pentru deciziile de preț până acum. În așteptarea acestei schimbări, corectitudinea a apărut deja ca o problemă: autoritățile de reglementare financiare din Marea Britanie au avertizat băncile în urmă cu ceva timp că ar putea folosi IA pentru împrumuturi doar dacă demonstrează că abordarea nu îi dezavantajează pe cei cărora le este deja dificil să obțină împrumuturi.

După cum am văzut, debitorii cu risc ridicat pot fi atât avantajați, cât și dezavantajați de această tehnologie. Pe măsură ce companiile doresc din ce în ce mai mult să treacă la aceste modele, discuțiile despre avantajele și dezavantajele sunt probabil să se intensifice.

Acest articol este republicat din The Conversation sub o licență Creative Commons. Citiți articolul original.

(Fluierul)