A hagyományos hitelbírálat problémája
A bankok versenyképességének egyik alapja a pontos és gyors hitelbírálat. Mégis, a legtöbb piaci szereplő még mindig hagyományos módszerekre épít, ami korlátozott adatfelhasználást, lassú döntéshozatalt és magasabb kockázatot eredményez.
A tipikus hitelbírálati folyamat során munkatársak órákat töltenek azzal, hogy manuálisan elemeznek tranzakciós adatokat, pénzügyi kimutatásokat és üzleti információkat. Ez nem csak időigényes, de értelmes szakembereket köt le adminisztratív feladatokkal, miközben stratégiai elemzésekre kellene fordítaniuk energiájukat. A hagyományos scoring modellek gyakran figyelmen kívül hagynak kritikus betekintéseket, amelyeket a fejlett AI eszközök képesek megragadni.
A megoldás: AI-asszisztensek Amazon Bedrock-on
Az automatizált hitelbírálati platform AI-alapú asszisztensekre épül, amelyek képesek percek alatt elemezni és értékelni a rendelkezésre álló adatokat, mintázatokat felismerni és javaslatot tenni a hitelbírálati döntésekhez. A rendszer az alábbi AWS szolgáltatásokat használja:
Központi építőkockák
Amazon Bedrock és Anthropic Claude: A rendszer gerincét az Amazon Bedrock biztosítja, amely hozzáférést ad vezető AI modellekhez egyetlen API-n keresztül. Az Anthropic Claude modell segítségével az asszisztensek pontos válaszokat generálnak technikai kérdésekre és elemzéseket készítenek.
Amazon OpenSearch Serverless: A tudásbázis tárolását és gyors elérését biztosítja retrieval-augmented generation (RAG) technológiával. A Data Science Assistant így igény szerint hozzáfér a releváns információkhoz, növelve az adattudósok produktivitását.
Amazon Aurora MySQL: Az strukturált portfólió adatok tárolását végzi. A Portfolio Assistant természetes nyelvi lekérdezéseket alakít át SQL parancsokká, így a portfóliókezelők mély SQL tudás nélkül is adatvezérelt elemzéseket végezhetnek.
AWS Generative AI Innovation Center: Az AWS szakértői támogatása révén a Rich Data Co megduplázta fejlesztési sebességét és magabiztosan teljesíti a szigorú biztonsági követelményeket.
Működés a gyakorlatban
A folyamat egyszerű a bírálók számára: megkapják a hiteligényt és a kapcsolódó dokumentumokat. A háttérben a rendszer két intelligens asszisztens segítségével automatikusan:
Data Science Assistant: Támogatja az adattudósokat a modellvalidációban és fejlett adatelemzésben. Az asszisztens technikai kérdésekre ad választ, mintázatokat azonosít és segít a hitelbírálati modellek finomhangolásában. A tudásbázisból gyorsan lekéri a releváns információkat, így az adattudósok több időt fordíthatnak stratégiai feladatokra.
Portfolio Assistant: Segíti a portfóliókezelőket természetes nyelvi lekérdezések SQL-lé alakításával. Az asszisztens képes válaszolni a portfólió teljesítményével, kockázati kitettséggel és növekedési lehetőségekkel kapcsolatos kérdésekre. Iteratív interakciókkal kezeli a komplex lekérdezéseket, önkorrekciós eszközökkel validálja az eredményeket, és szükség esetén további információt kér.
Intelligens adatelemzés: A rendszer több mint 100 különböző adatpontot képes elemezni, beleértve a tranzakciós információkat, viselkedési mintázatokat és üzleti egészségi mutatókat. Az AI előre jelzi, mely ügyfelek esetében nő a késedelmes fizetés kockázata, így a bírálók célzottan kezelhetik az ügyeket.
Azonnali visszajelzés: A bírálók perceken belül adatvezérelt javaslatot kapnak a hitelbírálati döntéshez, míg korábban ez órákig vagy napokig tartott.
Architektúra és biztonsági megfontolások
A platform architektúrája megfelelel a szigorú szabályozási környezet követelményeinek:
Vállalati szintű biztonság: Az Amazon Bedrock biztosítja, hogy az adatok biztonságosan kezeltek legyenek, megfelelve a pénzügyi szektor követelményeinek. A rendszer az AWS biztonságos infrastruktúráját használja.
Skálázhatóság: A serverless architektúra automatikusan alkalmazkodik a terheléshez. Az Amazon OpenSearch Serverless petabájt méretű munkaterheléseket képes kezelni fürtök konfigurálása nélkül.
Megfigyelhetőség: A platform korai azonosítást tesz lehetővé a pénzügyi nehézségekkel küzdő ügyfelek esetében, lehetővé téve az intézmények számára, hogy proaktívan segítsenek a veszélyeztetett ügyfeleknek.
Auditálhatóság: Minden döntést és elemzést nyomon követ a rendszer, biztosítva a teljes átláthatóságot és megfelelést a szabályozási követelményeknek.
Mérhető üzleti érték
A Rich Data Co pilot projektjei vezető ausztrál bankokkal a következő eredményeket mutatják:
2x gyorsabb fejlesztés: Az AWS Generative AI Innovation Center támogatásával a fejlesztési sebesség megduplázódott
3 hónap alatt éles üzem: Az első verzió mindössze három hónap alatt került éles környezetbe
50%+ növekedés: Az előminősített hitelajánlatok volumene jóval 50% fölé emelkedett, több vállalkozás számára biztosítva hozzáférést a hitelhez
Egészségesebb portfóliók: A korai veszélyjelzés lehetővé teszi a proaktív ügyfélkezelést és csökkenti a nemteljesítő hitelek arányát
Következő lépések és továbbfejlesztés
A platform tovább bővíthető:
Kiterjesztett funkcionalitás: További asszisztensek fejlesztése specifikus használati esetekre, mint például compliance ellenőrzés vagy fraud detekció
Folyamatos tanulás: A modellek folyamatos finomhangolása új adatokból, javítva a pontosságot és a predikciós képességeket
Integrációk: Meglévő banki rendszerekkel való mélyebb integráció, biztosítva a zökkenőmentes adatáramlást
Kezdje el még ma
A bankszektorban a digitális transzformáció elkerülhetetlen. Azok az intézmények, amelyek már most modernizálják hitelbírálati folyamataikat AI-asszisztensekkel, jelentős versenyelőnyre tehetnek szert a piacon.
Az Amazon Bedrock és az AWS Generative AI Innovation Center segítségével bármely pénzügyi intézmény saját igényeire szabható megoldást építhet. A biztonságos, skálázható architektúra és az AWS szakértői támogatása gyors bevezetést tesz lehetővé.
🔗 AWS eredeti esettanulmány: https://aws.amazon.com/solutions/case-studies/richdataco-case-study/
Források:
- AWS Case Study: Rich Data Co Transforms Credit Decisioning Using Amazon Bedrock
- Amazon Bedrock Documentation
- AWS Generative AI Innovation Center
