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So hat ChatGPT die Suchmaschinenlandschaft durch die Bereitstellung relevanter Inhalte revolutioniert

Künstliche Intelligenz ist im aktuellen digitalen Zeitalter zu einem Game-Changer geworden und hat mehrere Branchen revolutioniert, indem sie Aktivitäten automatisiert, die Effizienz erhöht und das Benutzererlebnis verbessert. ChatGPT, eine chatbasierte Schnittstelle zu einem großen Sprachmodell, die Algorithmen der künstlichen Intelligenz verwendet, um kohärente und kontextbezogene Antworten auf Benutzeranfragen zu erzeugen, ist ein fantastisches Beispiel für den Fortschritt der KI.

Seit der Einführung der Chat-Funktion in Bing hat ChatGPT die Art und Weise, wie wir nach Informationen suchen, revolutioniert, indem es Benutzern ein individuelleres, benutzerfreundlicheres Erlebnis bietet und Informationen in Echtzeit bereitstellt. Chat-Benutzer müssen aufgrund der besseren Verarbeitung natürlicher Sprache durch GPT nicht mehr mehrere Suchergebnisse durchsuchen oder verschachtelte Suchen durchführen, um das ausgewählte Thema gründlich zu recherchieren und gleichzeitig den Kontext früherer Suchvorgänge in der Sitzung beizubehalten. Ob google oder Bing, GPT wird zweifellos die Suchmaschinenlandschaft verändern, indem es relevantere und genauere Suchergebnisse liefert. Aber kann dieses leistungsstarke KI-Modell auch die Kreditvergabelandschaft verändern? So beeinflusst ChatGPT die Online-Suche.

Produktforschung

Das Finden des geeigneten Kreditprodukts für die Bedürfnisse eines Kunden kann zeitaufwändig und ineffektiv sein, was irritierend sein kann. Es ermüdet uns, die FAQs zu durchsuchen, nicht die nötigen Informationen zu finden und quälend darauf zu warten, mit dem entsprechenden Spezialisten Ihrer Bank in Kontakt zu treten und mit ihm zu sprechen. Auch die missliche Lage der weniger technisch versierten Kunden, die nur hoffen können, zu Fuß zur Filiale zu gehen und mit jemandem zu sprechen, der ihre Bedürfnisse versteht, sollte berücksichtigt werden. Die Folgen sind unerfüllte Kundenbedürfnisse, geringere finanzielle Inklusion und der Verlust profitabler Geschäfte für die Bank.

Bonitätsbewertung

Eine geringe Kreditdurchdringung und ein Unternehmensverlust resultieren daraus, dass ein Kunde, insbesondere New to Bank (NTB) oder New to Credit (NTC), nicht versichert wird. Obwohl Kreditgeber zuvor KI-Modelle genutzt haben, hat die generative KI das Potenzial vervielfacht. Obwohl generative KI und herkömmliches maschinelles Lernen das Lernen aus Daten beinhalten, unterscheiden sich ihre Ziele und Ansätze. Die Hauptziele traditioneller Algorithmen für maschinelles Lernen bestehen darin, Daten zu verstehen und präzise Vorhersagen zu treffen. Generative KI zielt jedoch darauf ab, neue Daten zu erzeugen, die den Trainingssatz nachahmen. Die Geheimhaltung der zum Trainieren des Modells verwendeten Datenquelle wird durch die Fähigkeit zur Erzeugung synthetischer Daten unterstützt.

GPT-basierte Modelle können auch flexibler genutzt werden, um aus Betrugsdaten zu lernen und neue Betrugssituationen zu antizipieren, deren Verständnis und Identifizierung bei herkömmlichen ML-basierten Modellen sonst länger dauern würde. Diese Echtzeitinformationen können Kreditgebern dabei helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, Kredite schnell abzuwickeln und Risiken zu verringern. Die personalisierten Kreditangebote von Chat GPT können auf bestimmte Kunden zugeschnitten werden, um sicherzustellen, dass sie die besten Finanzierungsoptionen erhalten. Bessere Underwriting-Modelle führen zu gesünderen Portfolios, was die Kreditkosten für Endnutzer senkt.

Kundendienst

GPT in der Kreditvergabe kann auch genutzt werden, um einen maßgeschneiderten Kundenservice anzubieten. Kreditgeber können LLMs nutzen, um auf Kundenanliegen einzugehen, Lösungen bereitzustellen und Unterstützung anzubieten. Aufgrund der Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) kann es schnell und effektiv auf Kundenfragen, Beschwerden und Informationsanfragen reagieren. KI-Systeme, die auf früheren Kundenkontakten trainiert wurden, können Randfälle bearbeiten, sind rund um die Uhr erreichbar und bieten personalisierten und kontextbezogenen Kundensupport. Dadurch können die Loyalität und Zufriedenheit der Verbraucher steigen. Darüber hinaus kann die Kreditbearbeitung automatisiert werden, indem Vorgänge wie Dateneingabe, Risikobewertung und Kreditgenehmigung effektiver gestaltet werden.

Erweiterte Sammlungen

Mit der synthetischen Datenproduktion können Kundenverhalten und Zahlungsmuster simuliert werden. Finanzdienstleister können Zahlungsmuster vorhersagen und Inkassotaktiken optimieren, indem sie die Algorithmen auf gefälschte Daten trainieren. Generative KI kann bei der Optimierung der Kundenkommunikationsstrategie helfen, einschließlich der Erstellung individueller Erinnerungen, Präferenzen von Kanälen und Zeitpunkten sowie der Neuplanung von Erinnerungen bei Bedarf durch Untersuchung von Kundendaten, Transaktionshistorie und anderen relevanten Daten. Basierend auf Stimmungsforschung kann es auch dabei helfen, die Wahrscheinlichkeit einer Erholung und alternative Inkassomethoden vorherzusagen. GPT-basierte Modelle können sogar trainiert werden, um Verhandlungen zu unterstützen und für beide Parteien vorteilhaftere Lösungen zu bieten.

Herausforderungen

Bevor das Kreditgeschäft Chat GPT vollständig nutzen kann, müssen Herausforderungen gemeistert werden. Dazu gehören die Präzision der Identifizierungsüberprüfung, die Voreingenommenheit und Fairness des Modells, die Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit des Modells, der Speicherort der Daten, ihre Privatsphäre und Sicherheit, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sowie die Qualität und Menge der Daten. Historische Daten müssen häufig neue Trends, Marktdynamiken und sich ändernde wirtschaftliche Bedingungen berücksichtigen. Sie verlassen sich auf äußerst strenge Datenverarbeitung und algorithmische Methoden, um moralisch gerechte und gerechte Kreditvergabemodelle zu entwickeln.

Die Zukunft

Die Zukunft der generativen KI im Kreditsektor ist unglaublich vielversprechend. Finanzinstitute können das volle Potenzial der generativen KI ausschöpfen, um individuelle, effektive und integrative Kreditvergabeerlebnisse zu bieten, indem sie technische Fortschritte machen, sich für ethische KI einsetzen, Interpretierbarkeitslösungen, Datenschutzinnovationen und regulatorische Anpassungen.