Wenn ein Finanzinstitut über den Hype hinausblickt AI und seine Erwartungen dämpft, kann es KI nutzen, um messbare Geschäftsergebnisse zu liefern. Das war die Erfahrung von Betrag Direktor für Entscheidungswissenschaft Garrett Laird.
Angesichts des Interesses an Chat GPT und verwandten Tools ist die jüngste Begeisterung für KI verständlich. Wie viele andere im Fintech-Bereich erinnert Laird begeistert daran, dass KI in Formen wie maschinellem Lernen schon seit Jahren existiert. Avant setzt seit mindestens einem Jahrzehnt maschinelles Lernen im Kredit-Underwriting ein.
„Es ist keine Wunderwaffe“, sagte Laird. „Es macht einige Dinge wirklich, wirklich gut. Aber es wird nicht alle Ihre Probleme lösen, insbesondere nicht in unserem Bereich.
„Finanzprodukte sind stark reguliert, oder? Diese neuen LLMs (große Sprachmodelle) sind völlig unerklärlich; Es handelt sich im Grunde genommen um echte Black-Box-Modelle, sodass sie die Anwendungen und Anwendungsfälle einschränken.“
Warum KI begrenzt ist, wo nicht
Laird sieht klare Anwendungsfälle in der Ausreißererkennung und im unbeaufsichtigten Lernen. Er führt die aktuelle KI-Begeisterung auf das geweckte Interesse an LLMs zurück. Während Unternehmen nach Möglichkeiten suchen, LLMs einzusetzen, beschäftigen sie sich auch mit anderen KI-Typen.
Vorschriften verhindern, dass KI überall im Finanzdienstleistungsbereich eingesetzt wird. Laird verwies auf die vielen geschützten Klassifizierungen, die vorschreiben, wie und wohin Werbung und Anfragen gesendet werden dürfen. Wenn Ihr KI-Modell nicht erklären kann, warum ein Kunde ein Angebot erhalten hat und ein anderer nicht, haben Sie Ärger.
„Maschinelles Lernen kann genutzt werden, um konformer zu werden, weil man empirisch beschreiben kann, warum man die Entscheidungen trifft“, sagte Laird. „Wenn Menschen Entscheidungen treffen … hat jeder seine impliziten Vorurteile, und diese sind schwer zu messen oder gar zu wissen, was sie sind.
„Mit Algorithmen und maschinellem Lernen können Sie empirisch verstehen, ob und in welcher Weise ein Modell voreingenommen ist, und dann können Sie dies kontrollieren. Obwohl es auf der einen Seite viele Einschränkungen gibt, denke ich, dass viele Dinge, die wir mit maschinellem Lernen und KI tun, den Verbrauchern aus Diskriminierungs- und Compliance-Perspektive zugute kommen.“
KI und Trainingsmodelle
Laird sagte, dass die Trainingsmodelle davon abhängen, wofür ihre Systeme verwendet werden. Betrugsmodelle müssen schnell und häufig mit Drittquellen, historischen Informationen und Verbraucherdaten aktualisiert werden.
Dies ist ein Bereich, in dem maschinelles Lernen hilft. Durch maschinelle Lernvorgänge kann sichergestellt werden, dass ordnungsgemäße Validierungen durchgeführt werden. Sie verhindern, dass diskriminierende Daten oder Informationen aus geschützten Klassen erfasst werden.
Laird sagte, ein Branchenklischee sei, dass 90 % der maschinellen Lernarbeit in der Datenvorbereitung bestehe. Das besteht aus zwei Teilen: relevante Daten zu haben und sicherzustellen, dass sie in Echtzeit zugänglich sind, damit wertvolle Geschäftsentscheidungen getroffen werden können.
Die unterbewertete Rolle von KI bei der Kreditentscheidung
Während die Bereitstellung von Krediten möglicherweise nicht die gleiche Dringlichkeit wie Betrug mit sich bringt, rät Laird auch dazu, darüber nachzudenken, wie sie von KI profitieren können. Kreditmodelle müssen über starke Governance- und Risikomanagementprozesse verfügen. Sie brauchen gute Datensätze. Kreditgeber benötigen ein umfassendes Verständnis ihrer Kunden, was bei Hypotheken Jahre dauern kann.
„Zugang zu den richtigen Daten zu bekommen ist eine große Herausforderung und dann sicherzustellen, dass es sich um die richtige Bevölkerung handelt“, sagte Laird. „Das ist ein Trend, in dem sich die Branche bewegt: produktspezifische, aber auch kundenstammspezifische Modellierung.
„Die Richtung, in die wir gehen, ähnelt der Demokratisierung des maschinellen Lernens für die Kreditvergabe, bei der es Modelle gibt, die genau auf Ihre ganz individuelle Situation zugeschnitten sind. Das stellt viele Banken vor eine Herausforderung, weil es viel Humankapital erfordert. Um es zu haben, sind viele Daten erforderlich, und diese hat man nicht über Nacht.“
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Die Rolle der KI bei der Betrugsbekämpfung hängt von der Art des Betrugs ab
KI senkt die Eintrittsbarriere für Betrüger, indem sie ausgefeilte Tools bereitstellt und es ihnen ermöglicht, in besserer Englischqualität zu kommunizieren. Zu ihrer Bekämpfung gehört auch die KI als eine von vielen Ebenen.
Allerdings wird KI bei verschiedenen Betrugsarten unterschiedlich eingesetzt. Erstbetrüger können Identitätsprüfungen umgehen, was für legitime Kunden zu Schwierigkeiten führt.
Betrug durch Dritte stellt überwachte Modelle vor Herausforderungen. Diese Modelle basieren auf Erkenntnissen aus früheren Betrugsfällen. Ihre Eigenschaften werden identifiziert und Modelle entwickelt. KI kann helfen, diese Muster schnell zu erkennen.
Der Prozess ist jedoch nie endend, da sich die Systeme schnell anpassen müssen, wenn Betrüger entscheiden, wie sie die Herausforderungen bei der Schadensbegrenzung meistern können. Laird sagte, er konzentriere sich darauf, indem er Geschwindigkeitskontrollen einsetze.
„Wir haben große mentale Anstrengungen unternommen, um Wege zu finden, diese Gruppen von schlechten Akteuren aufzuspüren“, sagte Laird. „Und es gibt viele Möglichkeiten, das zu tun. Einige der interessanten Methoden, die wir verwenden, sind Geschwindigkeitsprüfungen. Ein Betrugsring zeigt häufig ähnliche Verhaltensweisen. Sie bewerben sich möglicherweise aus einer bestimmten Region, haben dieselbe Bank, bei der sie sich bewerben, oder verfügen über ähnliche Gerätedaten. Sie könnten VOIP und eine beliebige Anzahl ähnlicher Attribute verwenden.“
Laird sagte, dass einige Institutionen auch unbeaufsichtigtes Lernen nutzen. Sie haben möglicherweise keine spezifischen Ziele, können aber mithilfe von Clustering-Algorithmen Muster erkennen. Wenn eine Bevölkerung in Verzug gerät oder Betrug behauptet, können die Algorithmen ähnliche Verhaltensweisen identifizieren, die einer weiteren Prüfung bedürfen.
Der bevorstehende Anstieg des Kontobetrugs
Die jüngsten Turbulenzen im Finanzsektor führen zu einem Anstieg des Einlagenbetrugs. Wenn die Abwehrmaßnahmen einer Bank unzureichend sind, könnte sie anfällig für bereits stattfindenden Betrug sein.
„Das ist wahrscheinlich ein Problem, das sich bereits zu erkennen gibt und nur noch schlimmer werden wird“, meinte Laird. „Ich denke, bei all der Bewegung bei den Einlagen im vergangenen Frühjahr, bei der SVB und all den anderen Ereignissen gab es einen rasanten Ansturm bei der Eröffnung von Einlagen.
„Und dabei passieren immer zwei Dinge. Es gibt einen Volumenzufluss. Es macht es Betrügern leichter, durch die Maschen zu schlüpfen. Viele Banken sahen dies auch als Chance und haben wahrscheinlich entweder überstürzte Lösungen angeboten oder einige ihrer Abwehrmaßnahmen reduziert. Wir glauben, dass es wahrscheinlich viele ruhende, kürzlich eröffnete Einlagenkonten gibt, die wahrscheinlich in naher Zukunft als Vehikel für Betrugsfälle genutzt werden.“
Aufkommender Trend: Fallspezifische Modellierung
Laird kehrte zur fallspezifischen Modellierung als bedeutendem aufkommenden Trend zurück. FICO und Vantage sind gute Modelle, die viele verwenden, aber sie sind generisch für alles, von Hypotheken über Kreditkarten bis hin zu Privatkrediten. Das Auswerfen eines weiten Netzes schränkt die Genauigkeit ein, und angesichts der zunehmenden Konkurrenz sind maßgeschneiderte Modelle ein Muss.
„Ich kann auf Credit Karma gehen und mit zwei Klicks auf eine Schaltfläche 20 Angebote erhalten, oder ich kann 100 verschiedene Websites besuchen und ein Angebot einholen, ohne dass sich dies auf meine Kreditwürdigkeit auswirkt“, bemerkte Laird. „Wenn Sie versuchen, damit zu konkurrieren, wenn Ihre Preisgestaltung nur auf einem FICO-Score oder Vantage-Score basiert, werden Sie den 700-FICO-Kunden bekommen, der in Richtung 650 tendiert, während jemand mit einem fortgeschritteneren Kreditmodell geht.“ um die 700 zu bekommen, die in Richtung 750 tendiert.“
Offene Daten sind eine Goldgrube für die Modellierung
Laird beobachtet mit Spannung die Entwicklungen nach der jüngsten Ankündigung des Consumer Financial Protection Bureau zum Open Banking. Finanzinstitute müssen ihre Bankdaten zur Verfügung stellen.
„Das ist eine Goldgrube für Models“, sagte Laird. Finanzinstitute hatten bei der Kreditvergabe an ihren Kundenstamm einen Vorteil, da nur sie auf diese Informationen zugreifen können. Da diese Daten nun öffentlich verfügbar sind, können sie von allen Finanzinstituten für ihre Zeichnungsentscheidungen genutzt werden. Laird sagte, es sei für Finanzinstitute von entscheidender Bedeutung, gute Lösungen zu haben.
Betrug, maschinelles Lernen – Weitere KI-Trends
Finanzinstitute verfolgen im Allgemeinen konservative Ansätze in Bezug auf KI. Die meisten nutzen generative KI für interne Effizienz und nicht für direkte Kundeninteraktionen. Diese Zeit wird kommen, aber mit begrenzten Kapazitäten.
Laird bekräftigte seine Begeisterung über das erneute Interesse am maschinellen Lernen. Er glaubt, dass sie gut geeignet sind, die Probleme anzugehen.
„Ich freue mich über das erneute Interesse an Investitionen und den Wunsch, KI für Betrug einzusetzen“, sagte Laird. „Es ist schon eine Weile da.
„Ich denke, die verstärkte Fokussierung auf das Kredit-Underwriting ist ein weiterer Punkt, der mich wirklich begeistert, denn … mit der Einführung der neuen Open-Banking-Vorschriften denke ich, dass Finanzinstitute, die sich nicht darauf einlassen, zurückfallen werden.“ Sie werden nachteilig ausgewählt; Sie werden nicht in der Lage sein, wettbewerbsfähig zu bleiben. Es liegt an jedem, darüber nachzudenken und Wege zu finden, dies nicht nur auf die traditionelle Betrugsseite, sondern zunehmend auch auf die Kreditseite auszunutzen.“
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