Кредит, где кредит должен: внутри ИИ-эксперианской структуры, которая меняет финансовый доступ

В то время как многие предприятия в настоящее время участвуют в принятии и развертывании ИИ, гигантский эксперианс кредита принял очень размеренный подход.

Experian разработал свои собственные внутренние процессы, рамки и государственные модели, которые помогли ему проверить генеративный ИИ, развернуть его масштаб и воздействие. Поездка компании помогла преобразовать операции из традиционного кредитного бюро в сложную компанию A-оперативной платформы. Его подход – Belding Advanced Machine Learning (ML), агент AI – архитектуры и основные инновации – улучшил коммерческие операции и увеличил финансовый доступ к 26 миллионам американцев.

Эксперианское путешествие по ИИ резко контрастирует с компаниями, которые только начали исследовать машинное обучение после появления Чатгпта в 2022 году. Кредит -гигантский методологически разработанный ИИ -квиллс в течение почти двух десятилетий, создавая фундамент, позволяющий ему быстро извлечь выгоду из генеративных ИИ -процессов.

«ИИ был частью ткани на эксперименте, когда было круто быть в искусственном интеллекте», – сказал VentureBeat в эксклюзивном интервью Шри Сантанам, EVP и GM, программное обеспечение, платформы и продукты искусственного интеллекта в Experian. «Мы использовали ИИ, чтобы разблокировать силу наших данных, чтобы создать лучшее влияние на предприятия и потребителей за последние два десятилетия».

От традиционного машинного обучения до двигателя -инновации ИИ

До современного поколения AI -EARA, Experian уже использовал и инновации с ML.

Сантанам объяснил, что вместо того, чтобы полагаться на основные, традиционные статистические модели, экспериана пионера использовала использование решающих градиентных деревьев наряду с другими методами машинного обучения для понимания. Разработанная компания также объяснила системы ИИ – крутой для соответствия нормативным требованиям в финансовых услугах – что может указать обоснование решений о автоматическом кредитовании.

Наиболее важно, что эксперианская инновационная лаборатория экспериментировала с языковыми моделями и преобразующими сетями задолго до выпуска CHATGPT. Эта ранняя работа поставила компанию быстро использовать генеративные ИИ -процессы вместо того, чтобы начинать с нуля.

«Когда метеор ЧАТГПТ попал в то, что это было довольно прямой точкой ускорения для нас, потому что мы понимали эту технологию, имели в виду приложения, и мы просто наступили на педали», – объяснил Сантанам.

Эта технологическая основа позволила экспериону пропустить экспериментальный этап, который многие предприятия по -прежнему плавают и перемещаются непосредственно к реализации производства. В то время как другие организации начали понимать, что могут делать великие языковые модели (LLMS), Experian уже развернула их в существующей структуре искусственного интеллекта, применяя их к конкретным бизнес -проблемам, которые они выявили ранее.

Четыре столпа для корпоративной трансформации ИИ

Когда появился генеративный ИИ, Экспериан не паниковал и не был стержень; Он ускорился вдоль дороги, уже нанесенной на карту. Компания организовала свой подход около четырех стратегических столбов, которые предлагают техническим лидерам комплексную основу для AI -Adoption:

1. Улучшение продукта: Experian рассматривает существующие предложения клиентов, чтобы определить возможности для улучшений, основанных на искусственном интеллекте, и совершенно нового опыта клиентов. Вместо того, чтобы создавать независимый AIS, Experian интегрирует генеративные навыки в свой основной набор продуктов.
2. Оптимизация производительности: Во втором столбе рассматривался оптимизация производительности путем внедрения ИИ через инженерное оборудование, операции по обслуживанию клиентов и внутренние инновационные процессы. Это включало в себя предоставление помощи по ИИ -кодированию разработчикам и упрощение операций по обслуживанию клиентов.
3. Разработка платформы: Третий столб – возможно, самый важный для успеха экспериана – сосредоточен на разработке платформы. Экспериан рано признал, что многие организации будут изо всех сил пытаться обойти реализации концепции доказательств, поэтому он инвестировал в инфраструктуру строительной платформы, разработанную специально для ответственного масштабирования инициатив ИИ в компании.
4. Образование и расширение прав и возможностей: Четвертый столк посвящен образованию, расширению прав и возможностей и коммуникации – создание структурированных систем для эксплуатации инноваций через организацию вместо того, чтобы ограничить компетентность ИИ специальными командами.

Этот структурированный подход предлагает план для предприятий, стремящихся обойти разделенные ИИ -эксперименты к систематической реализации с измеримым бизнес -эффектом.

Техническая архитектура: как экспериан построил модульную платформу ИИ

Для тех, кто принимает технические решения, архитектура платформы Experian демонстрирует, как создавать корпоративные системы искусственного интеллекта, которые уравновешивают инновации с доменом, гибкостью и безопасностью.

Компания построила многогранный технический стек с основными принципами проекта, которые приоритет адаптации:

«Мы избегаем прохождения одной двери», -объяснил Сантанам. «Если мы выберем технологии или рамки, мы хотим убедиться, что по большей части … мы выбираем, из какой из них мы могли бы повернуть, если это необходимо».

Архитектура включает в себя:

• Модельный слой: Многочисленные варианты крупных языковых моделей, в том числе API Openai с Azure, модели AWS Bedrock, в том числе Claude’s Antropic, и отличные проприетарные модели.
• Приложение слой: Инструменты обслуживания и библиотеки компонентов, позволяющие инженерам создавать архитектуры действий.
• Безопасное слой: Раннее партнерство с Dynamo AI для безопасности, политического контроля и тестирования проникновения, специально предназначенных для систем ИИ.
• Правительственная структура: Глобальный совет ИИ -риска с прямым участием исполнительной власти.

Этот подход в отличие от предприятий, которые посвящены решениям с одним продажным или собственными моделями, обеспечивая большую гибкость, обеспечивая большую гибкость, поскольку возможности ИИ продолжают развиваться. В настоящее время компания видит изменение архитектуры на то, что Сантанам описывает как «системы ИИ, которые больше подают как сочетание экспертов и агентов, основанных на дополнительных специалистах по фокусировке или малых языковых моделей».

Измеримый эффект: финансовое включение, управляемое ИИ в масштабе

Помимо архитектурной изощренности, внедрение ИИ экспериана доказывает конкретное и социальное воздействие, особенно для решения проблемы «кредита невидимого».

В индустрии финансовых услуг «Credit Invisible» относится к приблизительно 26 миллионам американцев, которым не хватает достаточной кредитной истории для получения традиционного кредитного рейтинга. Эти люди, часто более молодые потребители, недавние иммигранты или исторически немногие общины, сталкиваются с важными препятствиями для доступа к финансовым продуктам, несмотря на, возможно, считаются.

Традиционные кредитные модели в основном зависят от стандартных данных кредитного бюро, таких как история кредита, использование кредитной карты и уровни долга. Без этой традиционной истории кредиторы исторически рассматривали этих потребителей как высокие риски или отказались полностью обслуживать их. Это создает захват-22, где люди не могут создать кредит, потому что они не могут получить доступ к кредитным продуктам в первую очередь.

Экспериан справился с этой проблемой с четырьмя конкретными инновациями ИИ:

1. Альтернативные модели данных: Системы машинного обучения, включающие нетрадиционные источники данных (арендная платежа, коммунальные услуги, телекоммуникационные платежи) в оценки доверия, анализируя сотни переменных вместо ограниченных факторов в обычных моделях.
2. Объяснил ИИ для выполнения: Кадры, которые поддерживают нормативное соответствие, объединяя, почему принимаются конкретные оценки, что позволяет использовать сложные модели в высокорегулируемой среде кредитования.
3. Анализ данных тренда: Системы ИИ, которые изучают, как финансовое поведение развивается со временем, вместо того, чтобы предоставлять статические комиксы, обнаруживают закономерности в сбалансированных траекториях и поведение платежей, которые лучше предсказывают будущее.
4. Сегментные архитектуры: Собственные модельные проекты, направленные на различные сегменты кредитных невидимых – те, у кого тонкие файлы против тех, у кого вообще нет традиционной истории.

Результаты были значительными: финансовые учреждения, использующие эти системы ИИ, могут одобрить на 50% больше кандидатов из ранее невидимых групп населения при сохранении или улучшении рискованной деятельности.

Аблс для технических решений -руководители

Для предприятий, стремящихся направлять AI -Adoption, Experian’s Experience предлагает несколько действий идей:

Создать адаптируемую архитектуру: Создайте платформы искусственного интеллекта, которые позволяют модели гибкость, а не ставят исключительно на отдельных поставщиков или подходов.

Интегрировать доминирование рано: Создать межфункциональное оборудование, где безопасность, соответствие и разработчики искусственного интеллекта работают с самого начала, а не работают в бункерах.

Сосредоточиться на измеримом эффекте: Расстанавливает приоритеты приложений искусственного интеллекта, такие как расширение кредита Experian, которое обеспечивает ощутимую ценность бизнеса, а также решает более широкие социальные проблемы.

Рассмотрим -архитектуры агента: Выходите за рамки простых чатов в организованные, многоагентные системы, которые могут более эффективно выполнять сложные задачи, специфичные для дома.

Для технических лидеров в области финансовых услуг и других регулируемых отраслей, путешествие Experian доказывает, что ответственный ИИ -размер не является препятствием для инноваций, а скорее фактором устойчивого, надежного роста.

Комбинируя методическую технологическую разработку с предварительным разработкой приложений, Experian создал план о том, как традиционные компании по обработке данных могут превратиться в платформы с AI с значительным бизнесом и социальным воздействием.