人工智能如何重塑商业贷款——访谈Tom Byrne

汤姆·伯恩****是 nCino 的商业贷款业务总经理。

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人工智能不再只是金融领域的未来概念。

这种变化最明显的一个领域就是商业贷款。从开户到风险评估，AI 正在深入到那些曾由文书工作和漫长的周期所定义的流程中。其承诺是更快的审批、更聪明的决策，以及让银行家有更多时间专注于客户关系。

但仍有一些问题——尤其是关于公平性、透明度，以及要真正释放数据价值究竟需要什么。

在这次访谈中，我们听到了来自 nCino 的商业贷款总经理汤姆·伯恩的观点；他同时拥有传统银行业与金融科技的经验。今天，他关注的是商业银行如何利用数据与智能自动化来改进贷款决策——并提供更优质的服务。

对话涵盖从可解释 AI 到未来几年商业银行家将要做的事情的一切。伯恩也明确指出：以有意义的方式使用 AI，关键在于让现有数据变得有用。

你可以在下方阅读完整访谈！

问：您能分享一下您的职业历程，以及您如何从 nCino 的 EMEA & 国际入职——产品与工程这一角色转任为总经理吗？

**答：在加入 nCino 之前，我在劳埃德银行集团（Lloyds Banking Group）从事过客户关系管理，随后负责交付工作。我在商业银行中管理过各类数字化转型项目的落地实施。

我在 2017 年加入 nCino，起初担任交付负责人，然后成为 EMEA 产品主管。我自 2021 年起担任 EMEA——产品与工程总经理一职。

我最近将工作范围转向入职（onboarding），重点关注 EMEA 区域内金融机构的客户生命周期管理（Client Lifecycle Management）机会——在 nCino 平台中增强入职流程。

从实际来看，这意味着为机构配备流程、数据与智能自动化，以及连接能力，以便在数字与人工两类渠道中更顺畅地开展入职，从而改变他们管理新客户与现有客户关键活动的方式。

问：您同时在传统银行和金融科技领域工作过，您观察到技术在塑造商业贷款方面最大的不同是什么？

**答：传统银行以关系为基础，重点在于为客户创造价值，并帮助他们实现财务目标。在数字化转型之前，“做生意”的工具是支票簿。如今，银行在数字化前端方面投入了大量资金，让客户更容易随时随地办理银行业务。然而，银行仍然难以把这些相同的运营低效和手工流程带到后端。

这正是金融科技发挥关键作用的地方。技术最初聚焦于满足数字化数据存储与交互的需求，这也是为什么会出现“云银行”这一说法。

现在，借助在云基础设施上建立起来的工作流，金融科技正在利用 AI 与数据智能来增强银行的数据。下一次演进正让贷款专员更容易审查客户入职过程中采集到的大量数据，并将其汇总成易于理解的分析。

这使现有流程更加高效，提供那些原本需要人工调研的环节洞察，并把宝贵时间还给银行，让银行能够专注于客户。

问：AI 正在改变金融服务的许多方面。基于您的经验，近几年 AI 给商业贷款带来的最重要变化有哪些？

**答：AI 正在快速改变商业贷款的许多方面。AI 使贷款机构能够以高度个性化的方式服务客户，这是最大的变化之一。

通过为员工配备他们需要的工具，以应对客户独特的目标与情况，AI 让审批时间更快的同时，也为客户提供更成熟的解决方案——进一步提升客户体验。

AI 工具也正在被部署到用于改善诸如信贷评估、欺诈检测与合规等流程的环节，从而降低人为错误的可能性，并为客户提供更高的确定性。

在 nCino，我们以独特的方式为市场带来颠覆性的 AI 创新，帮助机构释放数据以创造价值。鉴于平台的覆盖范围，我们看到了无数机会：在流程中构建自动化，并嵌入智能。

问：由 AI 驱动的贷款模型中的偏见正日益成为令人担忧的问题。您在将 AI 融入贷款决策时，如何处理公平性与透明度？

**答：这是我们在 nCino 会持续思考的事情。消除偏见的最佳方式，是采用可解释 AI 模型；这对防止不公平的贷款做法并与借款人建立信任至关重要。

当以正确方式使用时，通过多种机制，AI 融入贷款决策有可能提升公平性。例如，AI 可以分析替代数据类型，例如在线交易，以评估那些经常因低信用评分或缺乏信用记录而处于不利地位的借款人的信用风险。

借助其先进的预测分析能力，AI 可以预测借款人未来可能面临的财务困境，使贷款机构能够主动提供支持，从而降低潜在违约风险。同样地，AI 还能帮助贷款机构发现现有客户中的机会，进而与机构一起扩大业务。

问：当 AI 接管行政与运营任务时，您如何看待未来几年商业银行家角色的演变？

**答：随着 AI 越来越多地被部署来完成行政任务，我们将其视为对商业银行家角色的增强（augmentation）。这将使员工更加专注于他们的客户，并巩固这些关系。

由于 AI 将被用于更多手工、耗时的任务，我认为银行所触达的客户数量将会增加，客户满意度也会提升。此外，我认为员工将会变得高度专业化：由 AI 驱动的洞察将指引员工到真正需要他们专业能力的地方。

我认为，AI 将在商业银行的运营中改善四个核心领域：

*   智能化解决方案：从银行收集的大量数据中提取，基于 AI 的智能解决方案可以构建并定制产品，以满足每位借款人的特定需求以及其未来增长计划。
*   更聪明的风险评估：AI 可以分析大量的金融与非传统数据（例如新闻文章、社交媒体），以创建更准确、更全面的信用画像。这将带来更聪明的贷款定价，并降低风险。
*   欺诈检测：AI 能够实时识别欺诈性申请与可疑活动，保护贷款机构免受潜在的财务损失。
*   提升效率与自动化：AI 可以自动化诸如文档分析、核验或生成等任务，显著减少处理时间与人工投入，从而留出更多时间用于关系建设——而这些时间过去主要被用于手工流程。

问：在实施基于 AI 的贷款解决方案时，您面临过哪些最大的挑战？又是如何克服的？

**答：数据驱动着银行业，而随着银行变得更加数字化，银行拥有的数据量也呈指数级增长。然而，管理这些数据并确保其可用，是一项挑战。

当与干净的数据一起使用时，AI 能够为客户提供全景式快照，使洞察更丰富，并有可能减少信贷损失、降低监控成本、提升生产力。

将前台与后台与干净数据对齐，可以显著提高员工效率，并增强客户体验。但如果机构在应该问“我如何从我已经拥有的数据中创造价值？”时却反而在问“我怎么才能获得更多数据”，那么这些效率增益就无法实现。

在审视我们帮助客户克服的挑战时，解锁数据的第一步是理解它。通过向他们展示如何借助智能自动化更好地使用自己的数据，他们就能打开通往更优分析、更智能解决方案，以及更多时间用于与客户建立关系的大门。

问：展望未来，您认为哪些新兴趋势或 AI 创新将对商业贷款的未来产生最显著的影响？

**答：随着 AI 从预测与生成模型演进，智能代理（agentic solutions）将会被越来越广泛地应用，而智能自动化将把复杂的多次点击任务转变为简单的一键式解决方案。

对数字化解决方案的需求不断增长，也说明消费者不再满足于“一刀切”的服务。为了保持竞争力，金融机构将越来越聚焦于客户关系管理。