Proyek pinjaman digital mengutamakan kecepatan di bank besar dan koperasi kredit

Sebuah serikat kredit dengan aset senilai $5 miliar dan salah satu bank terbesar di negara ini sedang bereksperimen dengan pendekatan untuk pinjaman digital.

Citi Dan TDECU, atau Texas Dow Employees Credit Union di Lake Jackson, Texas, menggoda rencana mereka dalam sepasang panel di Konferensi Perbankan Digital Bankir Amerika minggu ini. Bagi lembaga yang lebih kecil, bank digital, dan perusahaan teknologi finansial, pencarian pinjaman digital “adalah tentang peningkatan skala basis pelanggan secara keseluruhan,” kata Barath Narayanan, kepala unit perbankan, layanan keuangan, dan asuransi global dari perusahaan rekayasa digital Persistent Systems, dalam sebuah panel.

Bagi lembaga-lembaga besar yang terlibat dalam pinjaman komersial, “Saat ini yang terpenting adalah digitalisasi proses,” katanya.

Baik memberikan pinjaman kepada nasabah ritel atau komersial, kecepatan adalah yang terpenting.

Bank-bank besar dengan klien komersial menemukan bahwa “ada fokus yang konsisten untuk menyelesaikan term sheet dengan lebih cepat,” kata Rich Longo, penasihat senior di McKinsey, pada konferensi tersebut. Lembaga-lembaga ini mencoba mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk menjamin klien komersial dari dua hingga tiga minggu menjadi beberapa jam, katanya. Ini lebih mudah karena alat untuk mengotomatiskan aspek-aspek pinjaman menjadi lebih luas, termasuk sumber data yang sekarang didigitalkan, seperti transkrip pajak IRS.

Penelitian McKinsey menunjukkan bahwa bisnis kecil dan menengah pada khususnya akan menerima tawaran pertama yang mereka terima selama mereka menyukai kondisinya, daripada menunggu untuk melihat berapa suku bunga yang mereka dapatkan dari bank lain, karena mereka membutuhkan dana untuk menjalankan bisnis mereka.

“Kami melihat bahwa lebih dari 70% waktunya, tidak ada banyak perubahan suku bunga karena mereka mengharapkan bank berada dalam parameter tertentu,” kata Longo.

Kelincahan lembaga keuangan dalam beroperasi di ruang pinjaman digital dipengaruhi oleh ukuran dan kompleksitas perusahaan.

“Citi adalah kapal besar yang harus dinaiki,” kata Tiffany Patrick, wakil presiden senior pembayaran dan inovasi AML di Citi. Lembaga besar seperti Citi yang telah mengakuisisi perusahaan fintech dan perusahaan rintisan lainnya harus menggabungkan tumpukan teknologi yang berbeda yang “tidak selalu dimaksudkan untuk saling berkomunikasi,” katanya.

Saat ini, bank sedang mengidentifikasi cara untuk mengotomatiskan peminjaman, dari penyerahan dokumen hingga validasi.

Sementara itu, TDECU memiliki aspirasi kartu kredit co-branded untuk jaringan toko serba ada yang mengutamakan efisiensi bagi pemohon. Ini sebagian besar akan menargetkan pelanggan di negara bagian Texas.

“Salah satu hal yang ingin kami bedakan di pasar adalah, bisakah seseorang memindai kode QR dan dalam waktu kurang dari beberapa menit sudah bisa menggunakannya?” kata Ashish Chopra, chief information officer dan chief technology officer di TDECU.

Selain itu, jika nasabah sudah menjalani pemeriksaan kepatuhan selama proses pendaftaran kartu kredit, Chopra berharap dapat mempermudah pengajuan aplikasi berikutnya untuk produk serikat kredit lainnya dengan menggunakan informasi yang sudah diperoleh.

TDECU sedang menilai sejumlah vendor saat mengembangkan kartu tersebut, dan berharap dapat meluncurkannya pada kuartal keempat tahun 2024.

Batasan kecerdasan buatan juga merupakan pertanyaan terbuka.

“Ini adalah surganya POC (bukti konsep),” kata Longo tentang penggunaan AI generatif dalam pemberian pinjaman, sambil menekankan bahwa teknologi yang tidak terlalu menarik seperti otomatisasi proses robotik masih sangat berguna.

Institusi besar mengalami masalah ketika sebagian besar data mereka tidak dinormalisasi dan terdapat sedikit konsistensi mengenai sistem mana yang ada di cloud atau yang memiliki konektivitas API.

Patrick dari Citi mengatakan pada panelnya bahwa menormalkan data dan memastikan keakuratannya adalah kunci sebelum bank dapat menggunakannya secara efektif. Ada juga tantangan penjelasan dengan AI dan memastikannya bebas dari biasyang menahan kasus penggunaan dari peluncuran resmi.

“Dari seseorang yang secara konsisten harus berbicara dengan regulator selama ujian, saya tidak bisa mengatakan, ‘kami akan mengirimkannya ke mesin itu dan ia akan melakukan tugasnya,'” kata Patrick.

Dalam pandangannya, seluruh timnya perlu memahami mekanisme dasar dari apa yang dilakukan dengan AI, bukan hanya orang yang menjelaskan penggunaannya kepada regulator.

“Hal ini belum terbukti bagi regulator, jadi jika Anda melakukan kesalahan, dalam beberapa tahun ke depan hal itu akan mengakhiri semua proyek otomasi Anda,” kata Longo. “Pada ujian TI, Anda tahu persis ke mana mereka akan pergi terlebih dahulu.”