Рынок кредитования на основе ИИ-платформ — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по типу (обработка естественного языка, глубокое обучение, машинное обучение и другие), по типу ИИ (аналитика, текст, визуальные эффекты и другие), по конечному пользователю (банк, правительство, образование и другие), по региону и по конкуренции, 2019–2029 гг.

Обзор рынка

Глобальный рынок кредитования на базе ИИ-платформ оценивался в 74,83 млрд долларов США в 2023 году и, как ожидается, будет устойчиво расти в прогнозируемый период со среднегодовым темпом роста 22,61% до 2029 года. Ожидания потребителей в отношении персонализированных финансовых услуг стимулируют внедрение ИИ на кредитных платформах. Алгоритмы ИИ анализируют индивидуальные финансовые профили, истории транзакций и поведенческие модели, чтобы предлагать индивидуальные кредитные продукты, процентные ставки и условия погашения. Возможность предоставления персонализированных финансовых решений повышает удовлетворенность клиентов, лояльность и общий пользовательский опыт, что соответствует растущему спросу на персонализированные услуги в финансовом секторе.

Ключевые драйверы рынка

Технологические достижения и инновации в алгоритмах ИИ

Быстрое развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) является основным драйвером роста глобального рынка кредитования на основе ИИ. Постоянное совершенствование алгоритмов ИИ, моделей машинного обучения и методов обработки естественного языка (NLP) значительно расширило возможности платформ ИИ в секторе кредитования. Эти инновации позволяют кредиторам принимать более точные и основанные на данных решения, улучшая оценку рисков, обнаружение мошенничества и общую операционную эффективность.

Одним из ключевых аспектов, определяющих эту тенденцию, является растущий объем найденных данных. Платформы ИИ используют аналитику больших данных для обработки огромных объемов информации, извлекая ценные сведения, которые традиционные модели кредитования могут упускать из виду. Это позволяет кредиторам более комплексно оценивать кредитоспособность заемщика, что приводит к лучшим показателям одобрения кредитов и снижению рисков невыполнения обязательств. Постоянное совершенствование и развитие этих алгоритмов способствуют постоянному совершенствованию платформ кредитования на основе ИИ, способствуя развитию динамичного и конкурентного рынка.

Более того, интеграция чат-ботов и виртуальных помощников на основе ИИ во взаимодействие с клиентами оптимизирует процесс кредитования. Эти технологии улучшают пользовательский опыт, предоставляя поддержку в режиме реального времени, отвечая на запросы и помогая с процессами подачи заявок. Поскольку алгоритмы ИИ становятся все более сложными и способными понимать сложные финансовые сценарии, глобальный рынок кредитования на основе ИИ-платформ готов к устойчивому росту, обусловленному преобразующим влиянием технологических инноваций.

Растущий спрос на персонализированные финансовые услуги

Растущий спрос на персонализированные финансовые услуги представляет собой еще один важный драйвер глобального рынка кредитования на основе ИИ-платформ. Сегодня потребители ожидают индивидуальных решений, которые соответствуют их уникальным финансовым потребностям и предпочтениям. Платформы ИИ преуспевают в этом отношении, используя предиктивную аналитику для анализа индивидуального поведения, моделей транзакций и кредитных историй. Понимая эти факторы, платформы кредитования на основе ИИ могут предлагать персонализированные варианты кредитования с индивидуальными процентными ставками, условиями погашения и суммами кредита.

Возможность предоставлять персонализированные финансовые решения не только повышает удовлетворенность клиентов, но и способствует удержанию и лояльности клиентов. Платформы ИИ позволяют кредиторам создавать более плавный и удобный для пользователя опыт заимствования, способствуя более глубокой связи между финансовыми учреждениями и их клиентами. Поскольку потребители становятся более разборчивыми в своем финансовом выборе, ожидается, что спрос на платформы кредитования на основе ИИ будет расти, что еще больше подстегивает рост рынка.

Нормативно-правовая поддержка и автоматизация соблюдения нормативных требований

Третьим фактором, формирующим глобальный рынок кредитования на основе ИИ-платформ, является растущее внимание к соблюдению нормативных требований и автоматизации процессов соблюдения нормативных требований. Финансовые учреждения подчиняются множеству правил и стандартов, направленных на обеспечение справедливой практики кредитования, предотвращение мошенничества и защиту прав потребителей. Платформы ИИ играют решающую роль, помогая кредиторам ориентироваться в этом сложном нормативном ландшафте, автоматизируя проверки соответствия, отслеживая транзакции на предмет подозрительной деятельности и обеспечивая соблюдение правовых рамок.

Поскольку нормативные требования продолжают развиваться, гибкость и адаптивность платформ ИИ становятся первостепенными. Эти платформы могут быстро вносить изменения в нормативные акты, снижая нагрузку на финансовые учреждения по ручному обновлению своих систем. Способность ИИ автоматизировать процессы соответствия не только повышает операционную эффективность, но и снижает риск нормативных штрафов и репутационного ущерба. Поскольку правительства и регулирующие органы все больше признают ценность ИИ в обеспечении соответствия, глобальный рынок кредитования на основе ИИ-платформ готов извлечь выгоду из этой благоприятной нормативной среды, что будет способствовать дальнейшему расширению рынка.

Основные проблемы рынка

Проблемы конфиденциальности и безопасности данных

Одна из основных проблем, с которой сталкивается глобальный рынок кредитования на основе ИИ-платформ, связана со сложным взаимодействием проблем конфиденциальности и безопасности данных. Поскольку платформы кредитования на основе ИИ в значительной степени полагаются на обширные наборы данных для принятия обоснованных кредитных решений, обработка, хранение и передача конфиденциальной личной и финансовой информации становятся критическими точками разногласий. Растущая частота и сложность киберугроз усугубляют эти проблемы, повышая ставки для финансовых учреждений и кредитных платформ по защите данных клиентов.

В эпоху строгих правил защиты данных, таких как Общий регламент по защите данных (GDPR) и различные региональные законы о конфиденциальности данных, обеспечение соответствия становится первостепенным. Платформы ИИ должны искать тонкий баланс между использованием пользовательских данных для предиктивной аналитики и защитой прав на личную жизнь. Достижение этого равновесия требует существенных инвестиций в надежные меры кибербезопасности, технологии шифрования и строгий контроль доступа. Неспособность адекватно решить эти проблемы может привести к серьезным финансовым и репутационным последствиям, препятствуя широкому внедрению платформ кредитования на основе ИИ.

Потенциал предвзятости в алгоритмах ИИ создает дополнительный уровень сложности. Если эти алгоритмы обучаются на предвзятых наборах данных, они могут непреднамеренно закреплять дискриминационную практику кредитования, усугубляя существующие социальные различия. Решение этих проблем требует комплексного и этичного подхода к управлению данными, прозрачности в принятии алгоритмических решений и постоянных усилий по смягчению предвзятости в моделях ИИ.

Соблюдение нормативных требований и развивающиеся правовые рамки

Глобальный рынок кредитования на основе ИИ-платформ сталкивается с проблемой навигации в динамичном нормативном ландшафте. Финансовые учреждения должны придерживаться множества нормативных актов, регулирующих практику кредитования, предотвращение мошенничества, защиту прав потребителей и стандарты справедливого кредитования. Быстрое развитие технологий ИИ часто опережает разработку нормативных рамок, создавая неопределенности и проблемы соответствия для платформ кредитования на основе ИИ.

Поскольку регулирующие органы стремятся идти в ногу с технологическими достижениями, существует постоянная потребность в ясности и гармонизации регулирования в разных юрисдикциях. Отсутствие стандартизированных руководств для ИИ в финансах может привести к неоднозначности, что затрудняет разработку и реализацию стратегий соответствия для платформ кредитования ИИ. Эта проблема особенно выражена при работе с алгоритмами ИИ, которые постоянно обучаются и адаптируются, поскольку традиционные нормативные рамки могут с трудом поспевать за темпами инноваций.

Чтобы решить эту проблему, заинтересованные стороны на глобальном рынке кредитования на основе ИИ должны активно сотрудничать с регулирующими органами, выступая за рамки, которые способствуют инновациям, обеспечивая при этом защиту потребителей и справедливую практику. Установление отраслевых стандартов и передовых практик для ИИ в кредитовании может способствовать более предсказуемой нормативной среде, способствуя ответственному и устойчивому росту рынка.

Создание и поддержание доверия к принятию решений ИИ

Создание и поддержание доверия к процессам принятия решений платформ кредитования ИИ представляет собой значительную проблему для участников рынка. Поскольку алгоритмы ИИ играют все более важную роль в оценке кредитоспособности, растет потребность в прозрачности и объяснимости того, как эти алгоритмы приходят к своим выводам. Природа «черного ящика» некоторых сложных моделей ИИ затрудняет как для регулирующих органов, так и для потребителей понимание обоснования конкретных решений о кредитовании.

Отсутствие прозрачности вызывает опасения относительно справедливости, подотчетности и потенциальных предубеждений в кредитовании на основе ИИ. Если потребители воспринимают процесс принятия решений как непрозрачный или дискриминационный, это может подорвать доверие к финансовой системе и помешать широкому внедрению платформ кредитования на основе ИИ. Эта проблема еще больше усугубляется тем фактом, что модели ИИ постоянно развиваются и учатся на новых данных, что затрудняет предоставление статических и понятных объяснений своих решений.

Решение этой проблемы требует многогранного подхода. Кредитным учреждениям необходимо отдать приоритет разработке объяснимых моделей ИИ, которые предлагают четкое представление о факторах принятия решений. Кроме того, внедрение этических принципов ИИ и обеспечение справедливости в результатах алгоритмов могут помочь укрепить доверие как среди потребителей, так и среди регулирующих органов. Прозрачное общение о том, как ИИ используется в процессе кредитования, и предоставление возможностей для регресса в случае спорных решений являются важными шагами на пути к преодолению этой проблемы и формированию позитивного восприятия ИИ в кредитной отрасли.

Основные тенденции рынка

Интеграция объяснимого ИИ для прозрачного принятия решений

Значительной тенденцией на мировом рынке кредитования на основе ИИ является растущий акцент на интеграции объяснимого искусственного интеллекта (XAI) для повышения прозрачности процессов принятия решений. По мере того, как платформы кредитования на основе ИИ становятся все более сложными, растет признание необходимости демистификации алгоритмов, которые определяют кредитоспособность, процентные ставки и одобрение кредитов. Объяснимый ИИ относится к способности моделей ИИ давать четкие, понятные объяснения своих решений, делая процесс принятия решений более прозрачным и доступным как для заемщиков, так и для регулирующих органов.

Потребность в объяснимости обусловлена различными факторами, включая нормативные требования, этические соображения и необходимость укрепления доверия среди потребителей. Регуляторы и политики все чаще призывают к прозрачности в системах ИИ для обеспечения справедливой практики кредитования и защиты потребителей от потенциальных предубеждений. Более того, поскольку алгоритмы ИИ становятся все более сложными и управляемыми данными, возникает естественная склонность понимать, как эти алгоритмы приходят к определенным выводам, особенно когда они влияют на важные финансовые решения.

В ответ на эту тенденцию платформы кредитования ИИ инвестируют в разработку моделей, которые не только предоставляют точные прогнозы, но и предоставляют информацию о ключевых факторах, влияющих на эти прогнозы. Эта прозрачность позволяет заемщикам лучше понимать основу своих кредитных решений, укрепляя доверие к процессу кредитования, управляемому ИИ. Внедряя объяснимый ИИ, кредитные учреждения могут решать проблемы, связанные с предвзятостью, дискриминацией и воспринимаемой природой «черного ящика» передовых алгоритмов, тем самым способствуя ответственному и этическому росту глобального рынка кредитования на основе ИИ.

Расширение альтернативных источников данных на основе ИИ для кредитного скоринга

Еще одной заметной тенденцией, формирующей глобальный рынок кредитования на основе ИИ, является растущая зависимость от альтернативных источников данных, работающих на основе искусственного интеллекта, для более полного и точного кредитного скоринга. Традиционные модели кредитного скоринга часто опираются на ограниченные наборы данных, в первую очередь ориентированные на финансовую историю, использование кредитных карт и записи о погашении кредитов. Напротив, платформы кредитования на основе ИИ используют широкий спектр альтернативных данных, включая нетрадиционные финансовые показатели, активность в социальных сетях, поведение в Интернете и даже биометрические данные.

Расширение альтернативных источников данных позволяет платформам кредитования на основе ИИ создавать более целостный и детализированный профиль заемщиков. Включая более широкий набор переменных, модели ИИ могут лучше оценивать кредитоспособность лиц с ограниченной кредитной историей или тех, кто исключен из традиционных методов кредитного скоринга. Эта тенденция особенно важна для устранения разрыва в финансовой инклюзивности, поскольку кредитные платформы на основе ИИ могут предоставлять кредиты лицам, которые могли быть упущены из виду традиционными системами.

Использование альтернативных источников данных соответствует более широкой тенденции использования аналитики больших данных в финансовой отрасли. Платформы ИИ могут анализировать огромные объемы данных в режиме реального времени, выявляя закономерности и корреляции, которые способствуют более точной оценке рисков. Эта тенденция не только повышает эффективность кредитного скоринга, но и открывает новые возможности для инноваций в разработке финансовых продуктов и услуг. Поскольку глобальный рынок кредитования на основе ИИ-платформ продолжает развиваться, ожидается, что интеграция разнообразных и динамичных альтернативных источников данных будет играть ключевую роль в формировании будущего ландшафта кредитования на основе ИИ.

Сегментарные идеи

Тип

Сегмент машинного обучения стал доминирующим в 2023 году. Алгоритмы машинного обучения играют ключевую роль в предиктивной аналитике в кредитной отрасли. Кредитные платформы используют модели машинного обучения для оценки кредитного риска путем анализа исторических данных, поведения клиентов и макроэкономических тенденций. Способность машинного обучения выявлять закономерности в больших наборах данных позволяет кредиторам делать более точные прогнозы относительно кредитоспособности заемщика, рисков дефолта и рыночных тенденций. Эта предиктивная сила улучшает процессы принятия решений, позволяя кредитным учреждениям оптимизировать одобрение кредитов и минимизировать потенциальные убытки.

Модели машинного обучения постоянно обучаются на новых данных, адаптируясь к меняющимся рыночным условиям. Такая адаптивная природа гарантирует, что предиктивная аналитика остается актуальной и эффективной даже в динамичных и быстро меняющихся экономических условиях. Прогностические возможности машинного обучения вносят значительный вклад в эффективность и точность оценки рисков на рынке кредитования на основе ИИ-платформ.

Машинное обучение автоматизирует процессы андеррайтинга в кредитной отрасли, оптимизируя и ускоряя рабочие процессы одобрения кредитов. Традиционный андеррайтинг подразумевает ручную оценку различных факторов, что может быть трудоемким и подверженным человеческим ошибкам. Алгоритмы машинного обучения автоматизируют анализ различных точек данных, включая кредитную историю, уровень дохода, статус занятости и даже нетрадиционные источники данных.

Автоматизируя андеррайтинг, машинное обучение не только ускоряет процесс принятия решений, но и повышает его точность. Модели машинного обучения могут учитывать более широкий спектр переменных и выявлять сложные закономерности, которые могут быть неочевидны при использовании традиционных методов андеррайтинга. Эта тенденция к автоматизации повышает операционную эффективность кредитных организаций, позволяя им обрабатывать большее количество кредитных заявок, сохраняя при этом строгие стандарты оценки рисков.

Одной из ключевых тенденций на мировом рынке кредитования на основе ИИ-платформ является использование машинного обучения для адаптации персонализированных кредитных предложений. Алгоритмы МО анализируют индивидуальные профили заемщиков, истории транзакций и поведенческие модели для настройки условий кредитования, процентных ставок и графиков погашения. Этот уровень персонализации не только соответствует ожиданиям потребителей в отношении индивидуальных финансовых решений, но и повышает удовлетворенность и лояльность клиентов.

Региональные данные

Северная Америка стала доминирующим регионом в 2023 году, занимая самую большую долю рынка. Северная Америка находится на переднем крае технологических инноваций, а Кремниевая долина служит глобальным центром для стартапов в области ИИ и финтеха. Приверженность региона технологическим достижениям и исследованиям подпитывает разработку и внедрение передовых решений ИИ на кредитных платформах.

Растущее предпочтение услугам цифрового банкинга является ключевым фактором в Северной Америке. Потребители все чаще ищут удобные и эффективные способы доступа к финансовым услугам, а кредитные платформы на основе ИИ предоставляют персонализированные, оптимизированные и работающие в режиме реального времени решения. Регулирующие органы в Северной Америке в целом поддерживают финтех-инновации, создавая среду, благоприятную для роста кредитования на основе ИИ-платформ. Нормативные рамки, способствующие конкуренции, защите прав потребителей и ответственному кредитованию, способствуют расширению рынка.

Кредитные платформы в Северной Америке все больше внимания уделяют предоставлению персонализированных финансовых решений. Алгоритмы ИИ анализируют пользовательские данные для адаптации кредитных предложений, процентных ставок и условий погашения на основе индивидуальных финансовых профилей и поведения. По мере роста опасений по поводу прозрачности алгоритмов наблюдается тенденция к интеграции объяснимого ИИ. Кредиторы работают над тем, чтобы сделать решения о кредитовании на основе ИИ более прозрачными и понятными, выполняя нормативные требования и укрепляя доверие заемщиков. Существует значительная возможность использовать кредитные платформы на основе ИИ для решения проблем финансовой инклюзивности. Используя альтернативные источники данных и расширенную аналитику, североамериканские кредиторы могут предоставлять кредиты малообеспеченным слоям населения с ограниченными традиционными кредитными историями.

ИИ предоставляет возможности для улучшения стратегий управления рисками. Расширенная аналитика и модели машинного обучения могут обеспечить более точную оценку рисков, позволяя кредиторам принимать обоснованные решения и оптимизировать свои кредитные портфели. Сектор ипотечного кредитования в Северной Америке становится свидетелем все более широкого внедрения технологий ИИ. Автоматизированное андеррайтинг, предиктивная аналитика и персонализированные ипотечные решения — это области, где ИИ оказывает существенное влияние, предоставляя возможности для роста для кредиторов.

Последние разработки

• В апреле 2023 года компания Tavant, крупный игрок в секторе цифрового кредитования Кремниевой долины, представила долгожданное дополнение к своему набору предложенийAsset Analysis. Этот новый продукт легко интегрируется в Touchless Lending, их передовую платформу цифрового кредитования на базе искусственного интеллекта.

Ключевые игроки рынка

• Tavant Technologies Inc.
• ICE Mortgage Technology, Inc.
• Fiserv, Inc.
• Pegasystems Inc.
• Newgen Software Technologies Limited
• Social Finance, LLC
• Blend Labs, Inc.
• Nucleus Software Exports Ltd.
• Sigma Infosolutions Ltd.
• Upstart Network, Inc.