マイク・デ・ヴィアはZest AIのCEOである。
誤った入力は誤った判断を生む。自動化はそれを変えない。むしろ悪化させる。
あらゆる業界で、企業は結果の改善を加速し、より少ないリソースでより多くを達成するために自動化を急いでいる。そのエネルギーは明白だ。AIへの予算は拡大し、概念実証が流入し、スピードと効率性の約束は無視しがたい。しかし、基盤に欠陥がある場合、つまりデータが不完全で、モデルが時代遅れで、戦略が硬直的である場合、自動化はビジネスを賢くしない。単に同じ過ちをより速く繰り返す手助けをするだけだ。
誰もが自動化を急いでいるが、エンジンを調整している者は少ない
金融機関はあらゆる方向からの圧力に直面している。市場のボラティリティ、規制の不確実性、即座の対応を求める顧客の要求の高まりに直面し、金融機関は新技術へのリソース投入が重要であることを認識している。さもなければ競合に市場を奪われかねない。「迅速に動き、近代化する」という誘惑は現実的で理解できるものだ。
問題は自動化そのものではない。判断の質を軽視しながらプロセスのスピードに焦点を当てる浅薄な自動化が問題なのだ。融資の世界では、これは融資をどれだけ迅速に承認できるかを優先し、各借り手をどれだけ正確かつ公平に評価しているかを優先しないことを意味する。短期的な利益をもたらすことはできるが、時間の経過とともに信頼を損ない、新たなリスクをもたらす可能性がある。どの融資承認が流れているかを制御できないためだ。
多くの金融機関は、現代の借り手の多様性と複雑性を組み込むように設計されていない、レガシーな前提や信用モデルで依然として運営されている。私は、これらのレガシーモデルが、変数が今日のポートフォリオでどのように振る舞うかを誰も再評価することなく自動化されるのを見てきた。書面上は「説明可能」に見えるかもしれないが、チームが実際にどの特徴が不利な決定を引き起こしたかを明確に特定できない場合、判断の質は崩壊する。
例えば、ある貸し手は、何年も使用されてきたレガシー信用モデルに基づいて構築された自動意思決定ワークフローを誇らしげに展開した。承認時間は劇的に短縮され、表面的には取り組みは成功のように見えた。しかし、パフォーマンスが変動し始めたとき、チームはその理由を特定するのに苦労した。モデルは、その特徴の背後にある前提を見直すことなく自動化されており、その一部は現在の借り手ベースにとってもはや予測力を持たなくなっていた。
真の変革はボンネットの下で起こる
洗練された新しいインターフェースは印象的に見えるかもしれない。しかし、新しい塗装を施した古い車は性能が向上するわけではなく、融資においても、時代遅れのロジックと狭いデータで動作する古いモデルを使用する自動化は同様だ。真の変革は、車両全体を再考することから始まる。モデルがどのように構築されるか、何がそれらに燃料を供給するか、誰がそれらをスムーズに動かし続けているかだ。
私はまた、貸し手が異なる道を選んだときに何が起こるかも見てきた。ある機関は、既存のモデルがもはやポートフォリオを反映していない借り手集団のために構築されていることに気づいた後、自動化計画を一時停止した。それらの決定を拡大する代わりに、チームは特徴設計を見直し、データソースを拡大し、モデル自体と並行してガバナンスプロセスを再構築した。
自動化が最終的にオンラインになったとき、それは単に速いだけでなく、より安定し、説明しやすく、信用ポリシーとよりよく整合していた。これがプロセスを自動化することと決定を近代化することの違いだ。
自動化は3つの要素で考えることができる。
1. 強力なエンジン：現代のAI駆動型信用モデルは、情報をより速く、より高い精度で処理するが、それは実際の借り手の完全な複雑性を考慮するように設計されている場合のみだ。よく調整されたモデルは単に速く進むだけでなく、予測不可能な経済の曲線をより安定性と制御性を持って処理する。
2. 適切な燃料：最高のエンジンでも、間違ったガソリンでは性能を発揮しない。融資でも同じことが言える。データは燃料だ。限られた、または時代遅れのデータに依存すると、モデルは不調になる。しかし、豊富で包括的かつ最新のデータを供給すると、より公平で、より正確で、より一貫性のある結果を生み出すことができる。適切な燃料は、システム全体がクリーンかつ効率的に動作することを保証する。
3. ピットクルー：すべての優れた機械には、ガレージに熟練したチームが必要だ。信用およびリスクチームは、システムを維持し、パフォーマンスをレビューし、モデルが信用ポリシーおよびビジネス目標と整合していることを保証するピットクルーだ。
これら3つの要素すべてが整合すると、自動化はリスクを加速することをやめ、レースで先頭に立つことができる。
自動化する前に、これらの質問を問う
私が市場で見る最高の貸し手は、思慮深く目的を持ってAIにアプローチしている。ビジネスのあらゆる側面を自動化する前に、彼らは以下の質問を問う。
• どのようなデータが我々の決定に情報を提供しているか？
• 我々のモデルはどこでシグナルを見逃しているか、または特定の要因を過度に強調しているか？
• すべての決定経路に説明可能性と公平性をどのように組み込むか？
• 更新された信用意思決定モデルと信用ポリシーをどのように整合させることができるか？
問題は自動化するかどうかではなく、どのように自動化するかだ。競争優位性は、正確性、透明性、包括性をシステムの運転席に置く金融機関からもたらされる。
