近年來，人工智能已成為銀行業的游戲規則改變者。去年，金融科技領域人工智能的全球市場價值接近 80 億美元。預計到 2026 年，它的價值將接近 270 億美元。

人工智能成為銀行業不可或缺的一部分的原因有很多。原因之一是它正在推動流程自動化。然而，人工智能開始顯示出更復雜的自動化問題的潛力。

人工智能使開放銀行成為可能。人工智能的新進展可以幫助開放式銀行業務在不久的將來變得更加流行。

人工智能驅動開放銀行的未來

開放銀行業務是一種技術流程，允許金融提供商在客戶申請之前深入了解并查看客戶的銀行業務歷史和活動。通過人工智能技術的新發展，它已成為可能。

該流程最近在英國推出，許多人認為這可能是信用卡、貸款和抵押等產品的承保和資格的未來。Antonio Tinto 在他的 LinkedIn 帖子開放銀行和人工智能——認知銀行的興起中寫了一篇關于開放銀行在金融科技人工智能背景下的演變的文章。

客戶必須同意貸方在申請過程中查看他們的交易歷史和財務信息——但這應該能夠讓貸方更好地了解客戶的借款人支出，包括使用機器學習算法突出任何賭博或債務問題。

對于貸方而言，這可以非常深入地了解客戶的消費習慣，并應在貸款批準、信用額度、貸款金額等方面提供更好的決策。

預算規劃計劃也屬于開放式銀行業務的范疇。這些機器學習程序編譯來自多個位置的數據，例如信用卡和銀行賬戶，提供消費習慣的全貌。

人工智能開放銀行有什么好處？

開放式銀行業務使貸方可以更好地了解消費者的習慣，從而使他們能夠就潛在的貸款和信貸申請做出明智的決定。貸方使用復雜的數據驅動算法來進行這些分析。

目前，貸方嚴重依賴客戶信用評分和其他指標，包括收入檢查和負擔能力檢查，但對于普通個人貸款或信用卡，并沒有真正深入研究某人的銀行活動或機器學習分析。

如果存在反復出現的賭博問題、多筆貸款或巨額透支，貸方可以找到具體信息——這些通常是貸方在基本檢查中不會注意到的。

除此之外，貸款人和信貸提供者可以利用這些發現來改進他們的承保和建立模型來確定資格模式——從而批準更好的客戶并提高他們的還款率。

與網上銀行相關的風險有哪些？

與網上銀行相關的風險往往包括對隱私政策和數據保護的擔憂。來自不同來源的財務數據被合并，以便與其他數據集進行比較分析，以創建預測算法。這可以預測未來的消費習慣。

這需要訪問私人財務數據，使公司能夠訪問任何交易。貸方能夠看到在客戶同意的情況下發生的任何金融交易，這可能會阻止他們提供貸款。

開放銀行與信用評分的區別

開放式銀行業務可以更準確地反映個人的財務狀況，還可以利用現有的信用評分來做出更有力的潛在貸款決策。

隨著開放式銀行業務越來越受歡迎，不同類型的貸款將能夠利用它為貸方提供對借款人財務習慣的清晰洞察。隨著越來越多的企業采用開放式銀行業務，抵押貸款和其他類型的貸款有可能以這種方式運作。

隨著人工智能在金融領域的應用越來越廣泛，開放銀行會騰飛嗎？

人工智能技術使開放銀行成為可能。銀行機構比以往任何時候都更加依賴機器學習算法。

比價網站Lending Expert的創始人 David Beard評論道：

“開放銀行業務無疑是革命性的，肯定會幫助貸方更好地了解他們的申請人。能夠查看客戶的銀行對帳單歷史記錄可以突出潛在風險，例如賭債，或者他們是否從巨額債務開始。這可以幫助貸方避開陷入困境的客戶或批準那些看起來更有吸引力的客戶。”

“唯一的挑戰是人們必須選擇開放式銀行業務，并不是每個客戶都愿意這樣做——理想情況下，你需要真正的交易量來改變你的底線并建立未來的模式。”

“如果貸方和供應商能夠以一種符合數據并遵守法規的智能方式呈現這一點，那么開放式銀行業務可能會帶來變革。”