Jak maksymalnie wykorzystać potencjał AI w leasingu

Rola AI w leasingu

AI w leasingu odnosi się do wykorzystania sztucznej inteligencji w celu automatyzacji zadań, usprawnienia procesów i poprawy obsługi klienta. Dzięki asystentom opartym na AI, agenci mogą skupić się na bardziej strategicznych zadaniach, zwiększając swoją efektywność i zapewniając bardziej spersonalizowane doświadczenie dla klientów.

Wykorzystująć technologię AI w leasingu należy również wziąć pod uwagę kilka przeszkód do pokonania. Zaliczają się do nich obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa, bezproblemowa integracja z istniejącymi systemami oraz zarządzanie jakością danych.

Integracja AI w leasingu oznacza również to, że firmy muszą ciągle monitorować swoje wyniki i wprowadzać niezbędne zmiany, aby utrzymać konkurencyjność na rynku.

Zalety wprowadzenia AI do leasingu

Przyjrzyjmy się w jaki sposób AI pomaga rozwijać zaawansowane oprogramowanie do zarządzania w sektorze leasingowym.

Poprawa doświadczenia użytkowników

AI znacznie poprawia interakcje z klientami w branży leasingowej. Jednym z najważniejszych jej zastosowań są chatboty, które mogą efektywnie obsługiwać klientów i oferować spersonalizowane opcje leasingu wykorzystując informacje na temat klienta. Nie tylko zwiększa to ich satysfakcję, ale również pozwala agentom skupić się na bardziej złożonych zadaniach.

Automatyzacja przetwarzania wniosków

Automatyzacja przetwarzania wniosków jest kolejnym istotnym zastosowaniem AI w leasingu. Algorytmy sztucznej inteligencji mogą szybko i precyzyjnie przetwarzać dużą liczbę wniosków, co znacząco skraca czas i zmniejsza nakład pracy potrzebny do ich ręcznego rozpatrywania. Efektem tego jest szybsze podejmowanie decyzji oraz poprawa efektywności operacyjnej.

Lepsze zarządzanie ryzykiem

AI jest również doskonałym narzędziem do zarządzania ryzykiem w branży leasingowej. Zaawansowane algorytmy mogą wykrywać i zapobiegać oszustwom poprzez analizę wzorców i anomalii w wykorzystywanych danych. Dodatkowo, AI dokładniej ocenia ryzyko kredytowe, przez co firmy leasingowe podejmują świadome decyzje dotyczące udzielania kredytów i minimalizują potencjalne straty.

Mniejsze koszty operacyjne

Dodatkowo, automatyzacja operacji za pomocą AI prowadzi do oszczędności kosztów. Dzięki ograniczeniu ręcznej pracy przy rutynowych zadaniach, firmy mogą obniżyć koszty administracyjne i zoptymalizować alokację zasobów. Pozwala to firmom leasingowym działać bardziej efektywnie i skupić się na strategicznym wzroście.

Wyzwania związane z wykorzystaniem AI w sektorze leasingowym

Wdrożenie AI w branży leasingowej niesie ze sobą szereg wyzwań, od technicznych po regulacyjne i etyczne. Oto niektóre z nich.

Zgodność z regulacjami (AI Act w Unii Europejskiej)

AI Act, obowiązujący w Unii Europejskiej, zawiera kompleksowe ramy regulujące rozwój i wykorzystanie sztucznej inteligencji, szczególnie w sektorach takich jak usługi finansowe.

Akt klasyfikuje systemy AI według czterech poziomów ryzyka:

Systemy o nieakceptowalnym ryzyku (np. systemy prewencyjne, identyfikacja biometryczna) są zakazane.

Systemy wysokiego ryzyka (np. oceny kredytowe oparte na AI) muszą przestrzegać surowych zasad dotyczących zarządzania ryzykiem, jakości danych, przejrzystości i cyberbezpieczeństwa oraz wymagają rejestracji w bazie danych UE.

Systemy o ograniczonym ryzyku (np. chatboty) muszą spełniać obowiązki dotyczące przejrzystości, takie jak oznaczanie treści generowanych przez AI.

Systemy o niskim lub minimalnym ryzyku są zalecane, ale nie są zobowiązane do przestrzegania kodeksu postępowania.

Instytucje finansowe muszą dokładnie interpretować te wytyczne i dbać o zgodność z nimi przy wykorzystywaniu technologii AI. Firmy muszą opracować ramy zgodności, inwentaryzować i klasyfikować zasoby AI według poziomów ryzyka oraz utworzyć zespół międzyfunkcyjny do zarządzania ryzykiem i zgodnością AI.

Gwarancja bezpieczeństwa danych

Integracja AI w leasingu wymaga korzystania z solidnych środków gwarantujących bezpieczeństwo danych. Ochrona wrażliwych danych klientów przed naruszeniami i nieautoryzowanym dostępem jest kluczowa. Firmy muszą inwestować w zaawansowane protokoły bezpieczeństwa, aby zabezpieczyć swoje dane i utrzymać zaufanie klientów.

Koszty wdrożenia

Decyzja o wdrożeniu rozwiązań AI powinna być poprzedzona analizą potrzeb i oczekiwań dotyczących korzyści, które firma leasingowa chce osiągnąć. Technologie AI można wykorzystać punktowo, na przykład do wsparcia automatyzacji fragmentu procesu – wtedy koszty wdrożenia będą niewielkie. Z drugiej strony, można postawić na budowanie przewagi dzięki AI, co może wymagać tworzenia własnych modeli, będzie wiązało się z większa zmianą organizacyjną i procesową, naturalnie – z wyższymi kosztami. Bez względu na biznesową decyzję dotyczącą zastosowania technologii AI, koszty, które trzeba brać pod uwagę to zakup lub stworzenie technologii, szkolenie personelu i utrzymanie systemów AI. Warto szukać partnera, który będzie potrafił dobrać podejście do wdrażania technologii AI w oparciu na KPI i celach biznesowych, które firma leasingowa chce osiągnąć.

Obawy dotyczące stabilności zatrudnienia

AI w leasingu budzi również obawy dotyczące wpływu na zatrudnienie. W miarę jak AI automatyzuje więcej zadań, istnieje potencjalne ryzyko utraty miejsc pracy. Firmy muszą rozwiązać te obawy poprzez przeszkolenie pracowników i tworzenie nowych ról, które wykorzystują technologię AI.

Przykłady wdrożenia AI

Przykłady wdrożeń sztucznej inteligencji (AI) w sektorze bankowym, który jest ściśle powiązany z branżą leasingową, pokazują korzyści, jakie może wnieść ta technologia. 9 na 10 największych firm leasingowych w Polsce jest częścią grup bankowych. Firmy leasingowe, czerpiąc z doświadczeń bankowych, mogą wprowadzać innowacje, które zwiększają efektywność operacyjną, wspierają proces podejmowania decyzji oraz poprawiają doświadczenie klienta.

VeloBank

VeloBank jest pionierem w wykorzystywaniu technologii AI. Firma wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego i algorytmy uczenia maszynowego, aby sprostać wyzwaniom operacyjnym, takim jak przetwarzanie skarg klientów i odpowiadanie na zapytania kredytowe. Stworzyli też chatbota wspomaganego przez AI dla analityków kredytowych, który jest odpowiedzialny za natychmiastowe odpowiedzi na pytania dotyczące kredytów hipotecznych, zwiększając tym samym efektywność i dokładność. Dodatkowo, VeloBank wykorzystuje AI, w szczególności widzenie komputerowe i analitykę tekstu, do weryfikacji, czy produkty są ekologiczne, poprzez odczytywanie i analizę nieustrukturyzowanych opisów produktów.

Digitalizacja w branży leasingowej objawia się poprzez klientocentryczność działań: przyspieszenie procesu finansowania, poprawę jakości obsługi i ułatwienie dostępu do środków leasingu. Głównym trendem jest automatyzacja procesów sprzedaży usług oraz obsługi klienta przez portale samoobsługowe.

Generatywna sztuczna inteligencja zaczyna odgrywać kluczową rolę w poprawie efektywności oraz jakości obsługi, umożliwiając personalizację ofert, poprawę dokładności przewidywań i doskonalenie obsługi klienta. Na horyzoncie pojawia się możliwość pełnej wymiany ustrukturyzowanych informacji o przedmiocie leasingu, umowie oraz usługach dodatkowych, co z pewnością pozwoli na przyspieszenie digitalizacji branży leasingu w Polsce.
Włodzimierz Gołębiowski Dyrektor w EY-Parthenon

TUATARA wspiera wykorzystanie AI w leasingu

AI ma szansę zrewolucjonizować branżę leasingową, poprawiając doświadczenia klientów, automatyzując procesy, zarządzając ryzykiem i obniżając koszty. Jednak droga do osiągnięcia sukcesów jest wyzwaniem, zwłaszcza biorąc pod uwagę zgodność z regulacjami, bezpieczeństwo danych i kosztów wdrożenia. Firmy leasingowe mogą wykorzystać pełen potencjał AI, napędzając innowacje i rozwój w sektorze.

Fintin wykorzystuje AI w leasingu poprzez spersonalizowane oferty i doskonałe doświadczenie klienta. Wdrażamy nowoczesne technologie, które dbają o przyszłość branży. Skontaktuj się z nami, aby uzyskać więcej informacji na temat naszego podejścia.

Możesz też poznać nasze doświadczenie w branży leasingowej, oglądając poniższe materiały:

Konwersacyjna obsługa klienta. Czy ChatGPT zrewolucjonizuje komunikację z klientem?

TUATARA na konferencji e-Leasing Day 6.0: personalizacja i digitalizacja usług leasingowych

API, #AI, #SAAS #CA – czyli jak rozwiązania chmurowe mogą zrewolucjonizować sektor leasingowy