近年来，人们看到了各种新兴技术的应用和发展，而银行业的辉煌时代早已过去。以往，很多人去银行与工作人员讨论申请贷款的问题(特别是如果知道银行或第三方可以为其提供信誉担保的话)。而这种情况在未来将不复存在。银行采用先进的技术，可以了解申请者是否是一个信用良好的贷款人，能否更好地满足要求。
FICO是最可靠的信用评级系统之一。该信用评级系统是采用当时可用的最先进算法开发的，至今仍被广泛采用。
而银行的业务仍将以惊人的速度增长。新技术彻底改变了贷款和贷款管理实践。接下来会发生什么?以下将深入讨论这个话题。
机器学习和人工智能提升银行业的能力
人们通常把“机器学习”和“人工智能”混为一谈，常常把它们看作是一个整体。然而，这两者有着明显的区别。
要广泛地描述人工智能，人们必须将其视为复制人类认知过程的计算机科学的一个子集。通过学习、模式识别和解决问题有助于提高这种能力。而机器学习是使用人工智能的特定应用程序。
以一个经常使用报表统计的行业为例，例如贷款申请。组织通过机器学习进行处理，计算机能够学习它们以及应该期望得到什么类型的答案。由于采用视觉识别技术，它还可以在审查不同类型的表单和信息时简化申请者和保险商的任务。在这种情况下，申请者和保险商的人工任务得到缓解，使他们能够从事更高价值的活动。
在银行业务中，机器学习使员工能够专注于保持抵押流程的正常运行，并减少文档审查和其他冗余任务的时间。自动化使贷款者和银行能够更多地关注客户体验，而不是比较各种标准化形式的数据。
机器学习和人工智能的真正优点在于，这些技术能够学习不同的任务并将它们结合起来，直到满足特定的流程和需求。最相关的例子是系统被“训练”以查看薪金存根，并确定每两周支付一次客户费用的情况。该系统之后能够可以计算年度补偿，并将其与应用程序计算的补偿进行比较。
人工智能和机器学习帮助银行减少抵押贷款流程的时间
对于申请者和贷款人来说，其中一个主要问题是抵押贷款流程的完成速度有多快。在人工智能和机器学习环境中，批准抵押贷款申请的必要时间已显著减少。不仅可以轻松完成抵押贷款审批流程，而且可以在几天内处理个人贷款审批流程。自动化任务有助于分析表单，银行员工只需审查和解决计算机识别的可能异常即可。凭借技术提供的这种优势，可以减少抵押贷款流程需要的时间。
贷款者和银行可以有效地降低其运营成本，同时在相同的时间内处理更多的申请。最后，机器学习将提高很行的竞争力和盈利能力。
机器学习和人工智能提供的另一个优势是，能够避免流程延误，并促使银行员工推进抵押和贷款流程，使他们能够在事先没有遵循预先制定的计划的情况下采取预先行动。例如，如果系统注意到贷款者账户上的大额存款，它将要求分配了贷款申请的员工澄清文件和信息。
对行业就业的积极影响
通常，当人工智能和机器学习的主题出现在工作场所时，银行员工不可避免地开始担心他们的工作安全性，以及技术是否可以取代他们。但在这种情况下，更好的技术只是意味着消除一些冗余任务，能够有效地成功处理那些更高价值的任务。这意味着员工或抵押贷款专家将能够提供更好的服务，消费者将对某个抵押贷款运营商或贷款者的服务更加满意。
然而，这一行业的员工将不得不学习新的技能。这将使他们更好地适应新的技术范式。在银行业，这些能力将使所有参与者能够降低成本。
人工智能在贷款和贷款管理流程中提供的其他优势
降低成本和加快贷款审批流程并不是人工智能提供的唯一优势。以下列出了技术为这一特定领域的所有参与者提供的其他一些好处：
•减少信贷损失;
•降低机构追索风险;
•减少维修费用;
•降低尽职调查成本;
•更高的定向收入;
•更好的风险调整幅度;
•欺诈造成的损失减少;
•减少核销。
最后的想法
贷款行业无疑可以采用人工智能和机器学习进行引导和支配。这些方法改变了处理各种任务的方式，并且提供了更高的准确率，这是由于在提高消费者满意度的同时，修改了从降低成本到简化运营的抵押贷款和贷款流程。因此，只有将人工智能技术应用在贷款管理流程时，才能预期获得有益的结果。
