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丰田公司是如何利用人工智能来提高信贷决策速度的
发布日期:2022-08-07 07:27    点击次数:114

在汽车金融服务领域,经销商和客户都在追求决策速度。为了获得竞争优势,丰田金融服务公司已开始使用人工智能技术来提高其自动化信贷决策速度、改善客户和经销商的体验,以及有效管理消费者信贷风险,同时坚持公平的放贷流程。

“我们的目标是提供一流的客户和经销商体验,”丰田金融服务公司的区域信息官巴拉德瓦吉•戈帕尔 (Bharadwaj Gopal) 说。“这就需要我们提高信贷决策速度和具有更高的自动化程度,同时能管控我们的信贷风险和满足合规标准。”

根据经销商和客户的反馈信息,丰田金融服务公司于 2019 年 6 月开始研发其智能融资决策引擎 (IFDE)。该引擎是一种云端、可扩展的贷款发放决策引擎,用于开展客户购车融资方面的信贷风险分析。该想法是要创建一个最先进的人工智能决策模型,其可利用丰田金融服务公司所确定的一些有针对性的主要信贷属性来建立一些可在亚秒级时间内给出结果的算法。该项目因使用新兴技术,而使丰田金融服务公司荣获了 FutureEdge 50 大奖。

通过跨职能部门协作来推进工作流程

戈帕尔表示,丰田金融服务公司的 IT 部门与消费者信贷风险业务部门合作,基于真实数据来说明智能融资决策引擎的业务案例。

“我们对过去超过一百万份的消费贷款申请进行了评估,同时进行了交换集分析,以衡量在智能融资决策引擎中所部署的新模型的有效性,以及预估直通式处理业务的增加量和客户违约的减少量。”他补充道。

丰田金融服务公司是基于 Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) 服务而建立起该引擎,同时利用冠军/挑战者决策管理测试来了解该新模型的响应情况。该团队还使用自动回归和负载测试工具进行扩展性测试, 情敌蜜月考虑到该工具必须能够处理本行业中一些最高的贷款额度,戈帕尔认为这种测试是必要的。

通过一系列由跨职能团队相关人员参与的会议制定了一些要求,这些与会者包括来自消费者信贷风险、销售、贷款发放、经销商体验、信用分析师、合规性、数据科学和敏捷应用团队的人员。在业务产品负责人和技术产品负责人的共同领导下,该团队收集了用户案例,并利用两周的持续敏捷开发周期进行迭代。

“其目标是真正从多个利益相关者那里收集需求,并及早发现差距,以根据利益相关者的反馈信息改进产品。”戈帕尔说。

丰田金融服务公司的 IT 部门采用所谓的敏捷业务能力 (ABC) 数字工厂,这是由技术产品负责人管理的一种较小型敏捷 IT 团队。十多个这样的团队共同创建了该智能融资决策引擎,其中涉及数据科学、应用程序开发、云工程、API 服务、企业数据平台、DevOps、信息安全等方面的工作。

这些团队在十个月内就完成了智能融资决策引擎的开发和部署。丰田金融服务公司于 2019 年底与其第一家经销商合作推行了该决策引擎,技术支持然后于 2020 年开始向 2000 多家经销商推行该决策引擎。

“在水平结构团队开发这些单个组件的优先级方面面临着一些挑战,但各层级人员的持续协作对于应对这些挑战至关重要。”戈帕尔说。

可能性的艺术

第二个挑战就是技术。戈帕尔表示,该决策引擎每月为超过 20 万份购车融资申请提供信贷风险分析。为这一数量级的工作量来构建、测试和扩展该引擎,这是具有挑战性的,而进行冠军/挑战者决策管理测试是至关重要的。

“智能融资决策引擎使我们能够在丰田金融服务公司内突破一些边界限制,并具有了无限的可能性。”戈帕尔说。“但要做到这一点,则在某些重要方面,成功开发出一个产品需要有一个艰难的学习过程:从经验中了解与支持团队的正确沟通方式,根据业务利益相关者的反馈信息来调整我们内部团队的专业技能和力量,并采用具有持续改进理念的敏捷思维方式。”

戈帕尔表示,智能融资决策引擎已将丰田金融服务公司的购车贷款决策速度提高了超过 20%(从不足 50% 提高到超过 60%)。该引擎还使客户贷款违约量(即当客户无法付款而退回车辆的情况)降低到 0.3% 以下。

“我们现在拥有一个平台,可以不断迭代和提高我们的购车贷款决策速度,以及更好地管控我们的信贷风险。”戈帕尔说。“到目前为止,该智能融资决策引擎已经以亚秒级响应时间分析了超过 1100 万份信贷申请,并将处理来自多用户购车的信贷申请。”

戈帕尔表示,他从该项目中学到的主要经验包括:

通过提供一些数据见解和指标及早地获得领导层支持,这对于陈述某一方案为公司带来的价值是至关重要的。 明确主要利益相关者,采用敏捷思维方式,并与那些可与利益相关者接触的跨职能团队合作,以创造一种透明度,并在项目执行过程中建立信任和成熟度。  率先采用云优先策略,重组您的技术团队,以将学科专家、云计算专业人员、数据专家以及开源和 DevOps 热衷者纳入其中,以有助于快速和敏捷地推进项目。

 



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