وام های خرد، وام های کوچکی هستند که برای اهداف شخصی مانند خرید لوازم خانگی، تعمیرات خودرو، یا پرداخت هزینه‌های پیش‌بینی‌نشده استفاده می‌شوند. این نوع از وام‌ها معمولاً برای مدت کوتاهی، مانند یک سال یا کم‌تر، به گیرنده وام داده می‌شوند.
در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی، به‌سرعت در صنعت بانکداری توسعه پیدا کرده است. یکی از کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری، ارائه انواع وام خرد است. در سازکار وام های خرد مبتنی بر هوش مصنوعی، از الگوریتم‌هایی برای ارزیابی اعتبار متقاضیان وام استفاده می‌شود. این الگوریتم‌ها حجم زیادی از داده‌ها را پردازش می‌کنند و عوامل متعددی را که بر احتمال بازپرداخت وام تأثیر می‌گذارد، در نظر می‌گیرند.
آنچه در این مقاله می‌خوانید
ویژگی‌های وام های خرد مبتنی بر هوش مصنوعی
وام های خرد مبتنی بر هوش مصنوعی، نوعی وام هستند که در آن فرآیند ارزیابی اعتبار متقاضیان وام، توسط الگوریتم‌های وام‌دهی هوش مصنوعی انجام می‌شود. این الگوریتم‌ها با استفاده از داده‌های مالی، رفتاری و اجتماعی متقاضیان، احتمال بازپرداخت وام را پیش‌بینی می‌کنند.
فرض کنید شما قصد دارید یک وام خرد برای خرید یک گوشی هوشمند بگیرید. برای دریافت این وام، باید اطلاعات شخصی و مالی خود را به یک شرکت ارائه دهید. این اطلاعات شامل مواردی مانند درآمد، سابقه اعتباری و رفتار خرید شما در اینترنت است. شرکت این اطلاعات به یک الگوریتم هوش مصنوعی ارائه می‌کند. این الگوریتم با استفاده از این داده‌ها، احتمال بازپرداخت وام را پیش‌بینی می‌کند. اگر احتمال بازپرداخت وام شما بالا باشد، شرکت به شما وام می‌دهد.
مزایای وام های خرد مبتنی بر هوش مصنوعی
وام های خرد مبتنی بر هوش مصنوعی مزایای متعددی دارند. از جمله این مزایا می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
1. سرعت و سهولت پردازش
این نوع وام‌ها به‌طور خودکار و در زمان کوتاهی پرداخت می‌شوند. این ویژگی به کاهش زمان انتظار متقاضیان وام منجر می‌شود.
2. دسترسی به طیف گسترده‌تری از متقاضیان
انواع وام خرد مبتنی بر هوش مصنوعی به طیف گسترده‌تری از متقاضیان، از جمله افرادی که سابقه اعتباری ضعیفی دارند، تعلق می‌گیرد.
3. کاهش هزینه‌های بانک‌ها
این مدل از وام‌ها به کاهش هزینه‌های بانک‌ها نیز کمک می‌کنند که در واقع علت آن کاهش نیاز به نیروی انسانی و کاهش زمان پرداخت وام است.
معایب وام های خرد مبتنی بر هوش مصنوعی
وام های خرد در این مدل نوین، معایبی نیز دارند. از جمله این معایب می‌توان موارد زیر را بررسی کرد:
1. نبود شفافیت در تصمیم‌گیری
الگوریتم‌های هوش مصنوعی ممکن است تصمیمات خود را به‌طور کامل توضیح ندهند. این امر می‌تواند سبب نارضایتی متقاضیان وام شود.
برای رفع این چالش، شرکت‌های ارائه‌دهنده انواع وام خرد مبتنی بر هوش مصنوعی باید توضیح دهند که الگوریتم‌های آنها چه عواملی را در نظر می‌گیرند و چگونه به نتیجه می‌رسند. این توضیحات باید برای متقاضیان وام قابل فهم باشد.
2. احتمال تبعیض
الگوریتم‌های هوش مصنوعی، همچنین ممکن است به‌طور ناخواسته تبعیض‌آمیز باشند. برای مثال، الگوریتم‌ها ممکن است متقاضیان وام را بر اساس نژاد، جنسیت، یا محل زندگی آنها رد کنند.
3. نیاز به حجم زیادی از داده‌ها
الگوریتم‌های خرده وام های مبتنی بر هوش مصنوعی، برای کارایی کامل و صحیح، به حجم زیادی از داده‌های هر متقاضی نیاز دارند. جمع‌آوری این داده‌ها می‌تواند چالش‌برانگیز باشد.
برای رفع این چالش، شرکت‌های ارائه‌دهنده وام های خرد مبتنی بر هوش مصنوعی باید راه‌هایی برای جمع‌آوری داده‌های بیش‌تر از متقاضیان وام پیدا کنند. برای نمونه پیشنهاد زیر را بررسی کنید:
4. استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده توسط سایر شرکت‌ها
برخی از شرکت‌ها اطلاعات مالی و رفتاری مشتریان خود را جمع‌آوری می‌کنند. شرکت‌های ارائه‌دهنده وام های خرد مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند از این داده‌ها برای آموزش الگوریتم‌های خود استفاده کنند.
5. استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده در اینترنت
شرکت‌های ارائه‌دهنده وام های خرد، همچنین می‌توانند از داده‌های جمع‌آوری‌شده در اینترنت، مانند رفتار خرید و سابقه مرور وب، برای ارائه به الگوریتم‌های خود استفاده کنند.
با این اوصاف، وام های خرد مبتنی بر هوش مصنوعی، پتانسیل بالایی در جهت تغییر صنعت بانکداری دارند. این نوع وام‌ها می‌توانند به بانک‌ها کمک کنند تا به طیف گسترده‌تری از متقاضیان دسترسی پیدا کنند و هزینه‌های خود را کاهش دهند.
آینده وام های خرد مبتنی بر هوش مصنوعی
گفتیم که وام های خرد مبتنی بر هوش مصنوعی، می‌توانند تغییراتی را در صنعت بانکداری رقم بزنند.
با توجه به پیشرفت‌های اخیر در فناوری هوش مصنوعی، انتظار می‌رود که وام های خرد مبتنی بر هوش مصنوعی در آینده رشد بیش‌تری نیز داشته باشند. برخی از پیش‌بینی‌ها حاکی از آن است که تا سال 2025، انواع وام خرد مبتنی بر هوش مصنوعی بیش از 50 درصد از کل بازار وام های خرد را تشکیل خواهند داد.
در آینده، این نوع وام های خرد، احتمالا به شکل‌های مختلفی ارائه می‌شوند. برای نمونه همانطور که اشاره کردیم، ممکن است این وام‌ها بر اساس عوامل جدیدی مانند رفتار خرید و سابقه مرور وب متقاضیان ارائه شود.
با این حال، برای اینکه وام های خرد مبتنی بر هوش مصنوعی به‌طور گسترده‌ای پذیرفته شوند، باید چالش‌های پیش روی آنها برطرف شوند. به‌ویژه، لازم است شفافیت در تصمیم‌گیری افزایش و احتمال تبعیض کاهش یابد.
در اینجا برخی از روندهای کلیدی که می‌توانند بر آینده انواع وام خرد مبتنی بر هوش مصنوعی تأثیر بگذارند را با هم مرور می‌کنیم:
- رشد فناوری هوش مصنوعی: پیشرفت‌های اخیر در فناوری هوش مصنوعی، سبب شده که الگوریتم‌ها دقیق‌تر و کارآمدتر شوند. این امر می‌تواند منجر به افزایش پذیرش وام های خرد مبتنی بر هوش مصنوعی شود.
- رشد اینترنت اشیا: اینترنت اشیا می‌تواند به بانک‌ها کمک کند تا داده‌های بیش‌تری از متقاضیان وام جمع‌آوری کنند. این داده‌ها برای بهبود دقت الگوریتم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شوند.
- رشد مقررات: مقررات جدید نیز می‌توانند به کاهش احتمال تبعیض در وام های خرد مبتنی بر هوش مصنوعی کمک کنند.
با توجه به این روندها، انتظار می‌رود که انواع وام خرد مبتنی بر هوش مصنوعی در آینده نقش مهم‌تری در صنعت بانکداری ایفا کنند.
مراحل پرداخت وام خرد مبتنی بر هوش مصنوعی
فرض کنید شخصی به نام سپهر سپهری قصد دارد یک وام خرد برای خرید یک گوشی هوشمند بگیرد. محمد از طریق یک اپلیکیشن موبایل، درخواست وام خود را ثبت می‌کند. این اپلیکیشن، اطلاعات مختلفی از سپهر سپهری مانند: نام، سن، درآمد، سابقه اعتباری، و رفتار خرید آنلاین را جمع‌آوری می‌کند.
این اطلاعات به یک الگوریتم هوش مصنوعی منتقل می‌شود. الگوریتم مورد نظر با استفاده از این اطلاعات، احتمال بازپرداخت وام سپهر را پیش‌بینی می‌کند. اگر احتمال بازپرداخت وام سپهر بالا باشد، درخواست وام او تأیید می‌شود.
در این مرحله، یک قرارداد وام بین سپهر و شرکت ارائه‌دهنده وام منعقد می‌شود. این قرارداد شامل اطلاعات مختلفی مانند مبلغ وام، نرخ بهره، و مدت بازپرداخت است.
پس از امضای قرارداد، مبلغ وام به حساب سپهر واریز می‌شود. سپهر می‌تواند از این مبلغ برای خرید گوشی هوشمند استفاده کند.
کلام پایانی
وام های خرد مبتنی بر هوش مصنوعی، عموما مزایای متعددی دارند. این نوع وام‌ها در کنار کمک با بانک‌ها در روند افزایش مشتری و کاهش هزینه‌ها، همچنین، فرآیند درخواست و دریافت وام را ساده و سریع‌تر می‌کنند.
