מדוע לא כל המערכות של בינה מלאכותית שוות? מה שחשוב למלווים לדעת

מהפכת ה-AI בתעשיית ההלוואות: איך לבחור נכון

מלווים פיננסיים מאמצים יותר ויותר פתרונות בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (Machine Learning) לייעול תהליכים, צמצום סיכונים ושיפור חווית הלקוח. אחת היישומות הבולטות היא בתחום בדיקת שעבודים (Lien Due Diligence), שם מסייעת הטכנולוגיה באיתור סכנות פוטנציאליות ומזרזת קבלת החלטות.

אבל לא כל מערכות ה-AI דומות. אלו הפרמטרים הקריטיים לבחינה:

1. מקורות הנתונים

• איכות ומהימנות המקורות: האם הם מגיעים מגופים מוסמכים?
• עדכניות המידע והיקפו – כולל שילוב בין מסדי נתונים מובנים (APIs) לתוכן לא מובנה (דו"חות, מסמכים).

2. בניית האינטליגנציה

• שיטות אימון ה-AI: שימוש בלמידת מכונה לזיהוי דפוסים ללא תכנות ידני.
• חשיבות הניסיון של הספק – הבנת מקורות אמינים בזירה הספציפית.

3. הבטחת איכות (QA)

• ביקורות יומיות על ידי מומחים אנושיים לזיהוי טעויות עדינות.
• מטריצות איכות בשלושה מישורים: מסמך, מטא-דאטה ורמת הלקוח.

4. שקיפות ואפסון

• יכולת לעקוב אחרי נתונים למקור שלהם (דוגמת הצגת קשר בין מסמכי UCC1-UCC3).
• הפרדה בין עובדות גולמיות לפירושים שנוצרו על ידי ה-AI.

"הפיתרון iLien Borrower Analytics של Wolters Kluwer נבנה תוך התחשבות בכל הגורמים האלה", נכתב בדו"ח החברה. הגישה כוללת שילוב בין מומחיות דומיינית לתהליכי QA קפדניים – Foundation for Optimizing AI in Lien Due Diligence.