Искусственный интеллект (ИИ) недавно поднялся на вершину публичного обсуждения благодаря выпуску новаторских инструментов, таких как Chat-GPT. Мы продолжаем видеть новые варианты использования ИИ и приложения, способные решать сложные проблемы в различных областях. Тем не менее, растет беспокойство по поводу того, как ИИ может повлиять на рабочие места и может ли он представлять угрозу для людей. Хотя это правда, что ИИ может уничтожить некоторые профессии, он также может открыть новые двери и перспективы трудоустройства в различных отраслях.

Работая в области социального воздействия, я считаю, что такие инструменты имеют огромный потенциал, чтобы иметь большое значение. Социальное влияние — это одна из областей, где ИИ и машинное обучение (МО) могут оказать влияние, особенно в таких областях, как микрофинансирование и финансовая грамотность. По мере развития технологий открываются новые возможности для преодоления трудностей, с которыми сталкивается микрофинансовый сектор, и повышения финансовой грамотности малообеспеченных слоев населения. В этом посте мы рассмотрим, как можно использовать AI и ML для решения этих проблем и продвижения улучшений в области социального воздействия.

Проблемы, с которыми в настоящее время сталкивается микрофинансовая индустрия

Несмотря на то, что индустрия микрофинансирования в последнее время расширилась, все еще существует ряд проблем, которые мешают финансовым учреждениям ссужать деньги и предлагать помощь обездоленным слоям населения. Среди основных трудностей:

Отсутствие кредитной истории. У многих потребителей микрофинансовых услуг нет официальной кредитной истории, что затрудняет определение кредитоспособности кредиторов. По данным Всемирного банка, более 1,7 миллиарда взрослых людей во всем мире до сих пор не пользуются банковскими услугами, и 45% из них утверждают, что у них нет кредитной истории.

Неверная информация о доходах. Многие клиенты микрофинансовых организаций имеют неустойчивые модели доходов, часто работая на себя или в неорганизованном секторе. Это затрудняет для кредиторов подтверждение своих доходов и определение их способности к погашению.

Сезонный характер дохода. Клиенты микрофинансовых организаций часто сталкиваются с изменениями доходов в результате сезонного или неофициального характера их занятости. Это затрудняет для финансовых организаций надежный прогноз того, смогут ли их потребители погасить долги.

Использование искусственного интеллекта и машинного обучения в микрофинансировании

Улучшая кредитный скоринг и оценку рисков для маргинализированных групп, ИИ и ОД могут помочь микрофинансовому сектору в решении его проблем. Эти технологии могут дать творческие ответы на проблемы, стоящие перед сектором, используя альтернативные источники данных и передовые алгоритмы:

Альтернативные источники данных. Чтобы оценить кредитоспособность заемщиков без традиционной кредитной истории, финансовые учреждения могут обратиться к альтернативным источникам данных, таким как тенденции использования мобильных устройств, активность в социальных сетях и данные о транзакциях. Алгоритмы AI и ML могут получить более полное представление о финансовом поведении заемщика и потенциале погашения путем анализа этих нетрадиционных входных данных.

Усовершенствованные модели оценки рисков. ИИ и машинное обучение можно использовать для создания более сложных моделей оценки рисков, которые лучше прогнозируют риск дефолта. Для создания более точных оценок риска эти модели могут учитывать более широкий диапазон переменных, таких как нерегулярная структура доходов и статус неформальной занятости клиентов микрофинансирования.

Технология блокчейна для проверки сообщества. В микрофинансовой индустрии технология блокчейна может использоваться для создания децентрализованной системы проверки данных заемщика посредством консенсуса сообщества. Блокчейн может предоставить заемщикам без традиционных кредитных историй механизм для проверки своей кредитоспособности, используя доверие и социальные отношения в сообществе.

Финансовая грамотность с помощью ИИ и машинного обучения

Чат-боты и виртуальные помощники с возможностями искусственного интеллекта могут быть чрезвычайно полезными для предоставления недостаточно обслуживаемых областей индивидуального финансового образования и руководства. Эти инструменты могут помочь повысить финансовую грамотность и дать людям возможность принимать более разумные финансовые решения, предлагая персональные советы, основанные на финансовом положении каждого человека. Ниже приведены некоторые потенциальные варианты использования ИИ и МО для повышения финансовой грамотности:

Приложения и платформы для повышения финансовой грамотности на основе искусственного интеллекта. Эти решения могут предлагать пользователям персонализированную информацию о финансовом образовании, инструменты для составления бюджета и рекомендации по сбережениям, повышая доступность и вовлеченность пользователей.

Чат-боты и виртуальные помощники, специально предназначенные для пользователей. Чат-боты на основе ИИ могут предоставлять финансовые консультации и поддержку в режиме реального времени, помогая пользователям принимать сложные финансовые решения и укрепляя их понимание финансовых тем.

Проблемы и моральные соображения

Хотя ИИ и МО демонстрируют огромные перспективы для усиления социального воздействия, важно решать любые потенциальные трудности и моральные дилеммы, которые могут возникнуть в результате их использования в финансовом секторе. Среди наиболее важных факторов выделяют:

При использовании альтернативных источников данных для оценки кредитоспособности особенно важно сохранять конфиденциальные личные и финансовые данные.

Чтобы построить доверительные отношения с клиентами и заинтересованными сторонами, необходимо сделать процессы принятия решений на основе ИИ ясными и простыми для понимания.

Справедливость: чтобы предотвратить усиление ранее существовавших предубеждений и продолжающуюся финансовую изоляцию, модели AI и ML должны создаваться и поддерживаться должным образом.

Заключение

В частности, в секторах микрофинансирования и финансовой грамотности искусственный интеллект и машинное обучение могут кардинально изменить ландшафт усилий по социальному воздействию. Используя эти технологии, мы можем дать творческие ответы на проблемы, с которыми сейчас сталкивается микрофинансовый сектор, и повысить финансовую грамотность в неблагополучных регионах. Крайне важно следить за потенциальными этическими проблемами, когда мы изучаем и создаем решения на основе ИИ и машинного обучения, и следить за тем, чтобы эти технологии применялись этично и справедливо.