在當今金融交易日益數字化的時代，人工智能的作用必將擴大。人工智能將不可避免地與金融技術和服務融合，并以多種方式應用，而發薪日貸款公司將率先擁抱人工智能，它們已經憑借短期貸款的概念對社會產生了深遠的影響。

讀者可能會對發薪日貸款公司使用人工智能的想法感到震驚，這是可以理解的。畢竟，這兩個行業的聲譽都不太好。貸款公司使用人工智能難道不意味著人們會成為“目標”嗎？這是否意味著他們試圖剝削最脆弱的消費者？畢竟，他們是壞人，對吧？

雖然有些發薪日貸款機構確實以高利率剝削人們而聞名，使他們陷入借貸和債務的循環，但它們也為缺錢的人提供了必要且往往至關重要的服務。盡管人工智能最終可能會奪走一些人的工作，但不可否認的是，它在許多其他方面都是一件好事。例如，它有助于使知識民主化、鼓勵創造力、提高人們的生產力、推動醫學進步，甚至打擊性交易，還有許多其他好處。

因此，當得知發薪日貸款公司實際上正在嘗試利用人工智能做一些好事，使他們的服務更容易獲得，特別是對于沒有銀行賬戶的人，并降低借貸成本時，我們不應該感到太驚訝。

人工智能可以改善信用評估

人工智能可以在多個領域對發薪日貸款產生積極影響。首先，它可以處理比傳統數據分析模型多得多的數據，包括直接從某人的智能手機上抓取的信息。人工智能可以找到傳統的基于信用評分的系統無法識別的信用模式，或者顯示某人是否應該被拒絕，盡管其信用評分較高。此外，它可以節省大量成本，因為它可以自動化評估信用的過程，因此貸方無需向傳統上做出決定的貸款人員支付薪水。因此，基于人工智能的貸款系統可以以較低的利率提供貸款，同時仍可帶來更高的利潤。

人工智能貸款領域的關鍵推動者之一是 NeurochainAI，它正在構建一個先進的、分散的人工智能即服務生態系統，幫助組織更容易地使用人工智能。

該公司的平臺提供企業所需的一切，包括 AI 模型托管、集成工具、培訓和社區驗證的高質量數據。它專注于提供無縫體驗，提供隨時可用和預先訓練的 AI 模型，可根據組織的特定需求快速定制。其創新成果之一是專門為改善信用評估而設計的 AI 模型。

Neurochain AI 聲稱，其信用模型使發薪日貸款機構能夠做許多美國銀行想做但做不到的事情。例如，其 AI 模型使客戶能夠在幾秒鐘內證明自己的身份，因此他們只需使用智能手機即可加入。然后，他們利用用戶的智能手機本身獲取數據，這些數據對于評估他們是否有信用至關重要。

通過這種方式，Neurochain AI 為發薪日貸款機構鋪平了道路，使其能夠安全地向沒有信用記錄的個人放貸，而且利率是傳統銀行無法比擬的。此外，這些發薪日貸款機構在這樣做的同時還能獲得可觀的利潤。

為什么AI比BI更好？

NeurochainAI 的信用風險評估模型基于一個引擎，該引擎會仔細分析每個客戶的智能手機賬單支付歷史、銀行賬戶歷史（如果用戶的設備上安裝了銀行應用程序）以及有關他們的賬單支付、購買、地理位置等的信息。

傳統放貸機構傾向于使用商業智能軟件來做出決策。當他們使用 BI 軟件時，這意味著要分析客戶的銀行記錄和以前的交易、還款等。但是，當放貸機構使用 AI 軟件時，他們不再需要回顧過去，而是可以展望未來，因為 AI 具有根據所見數據進行預測的獨特能力。它可以根據每個客戶與現有貸款客戶的相似性來預測他們將會做什么。因此，申請人不需要信用記錄即可通過 AI 信用評估。

要使用 NeurochainAI 的信用風險評估模型，發薪日貸款人只需將其與品牌移動應用程序集成即可，理想情況下是 Android，這是一個比 Apple 的 iOS 更開放的操作系統。Android 的優點在于，它允許貸款人請求權限以抓取用戶手機中的大量數據，包括他們的通話記錄、短信、通話記錄、電子郵件和 GPS 數據。

通過查看某人的手機內容，可以發現有關此人的大量信息，并對其信用度做出準確預測。

發薪日貸款機構可以定制 NeurochainAI 的模型來識別符合其預定貸款標準的消費者，并且它可以在幾秒鐘內做出決定。此外，該模型旨在隨著時間的推移變得更加準確，從其成功和錯誤中吸取教訓。

AI貸款會成為常態嗎？

One of the biggest AI payday loan operators is the Germany-based fintech MyBucks, which began its operations in South Africa and now operates in 11 African markets. The company specializes in making loans to previously unbanked individuals that don’t have a credit rating. It offers competitive rates of less than 20% for short-term loans of six months or less, and higher rates of between 25% to 40% for longer durations. Its loans range from as little as $5 to a maximum of $5,000.

Business is going well for MyBucks, which reports that its current loan book stands at over $200 million, with its average loan being $250. It claims to be profitable, with a default rate of around 7% on all of its loans.

Another successful fintech leveraging AI is Branch.co, which has been downloaded more than 40 million times by users in India and Africa. It offers an extensive suite of digital banking services to customers, and it leans heavily on AI. It scrapes data from customer’s smartphones, encrypts that information and then runs machine learning algorithms on it to decide who is, and who isn’t, creditworthy. Having made a decision, it can immediately process successful customers' loan applications, and deposit the funds in their accounts within 10 seconds or less. Like MyBucks, it too has a default rate of around 7%.

Both MyBucks and Branch.co are doing something that wouldn’t be feasible in the U.S., due to its regulations that require an explanation for each loan decision. The overbearing requirements of the U.S. financial system, which are also present in many European countries, prevents payday lenders from utilizing AI to make more intelligent decisions about their loans.

Some western banks are warming up to the idea of AI credit assessments, though, thanks to the pioneering efforts of fintechs like ZestFinance, which has created software that can explain how AI algorithms come to the conclusions they make.

This year, ZestFinance said it has made significant progress, helping lenders assess over 39 million loan applications since it was founded in 2020, resulting in over $250 billion worth of loans being handed out to U.S. consumers. It now counts more than 175 customers nationwide, ranging from small credit unions to the largest banks.

The company doesn’t create AI credit assessment models itself. What it does is provide AI model explainability technology, which essentially reverse-engineers the decisions made by third-party models. It can then generate a report for each AI-processed loan application, and show clearly why it was rejected or approved. Although its most widely used by lenders in the mortgage industry, it’s just as applicable to the payday lending industry.

Conclusion

人工智能可以為發薪日貸款行業帶來巨大優勢，提高其運營效率，增強風險管理，并大幅加快審批時間。該技術有望使許多傳統上由貸款人員執行的任務自動化，這有助于降低與借貸相關的成本，從而降低消費者的利率。

就像任何行業一樣，人工智能可能會被不太謹慎的發薪日貸款機構濫用，但拋開這些擔憂，人工智能的整合可能帶來的好處遠多于壞處。通過采用人工智能，發薪日貸款機構可以幫助開創一個更加公平、安全和響應迅速的金融環境。

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