Tejamoy Ghosh撰写
回到20世纪50年代，一个名叫Alan TITES的人想知道机器是否可以思考。问题是在一台计算器机械和情报中提出的，也许是人工智能领域最具影响力的工作。
几十年来，机器现在能够了解图像，解密人类演讲并响应相同的方式，应用业务逻辑以加速进程，以及更多。它已经到目前为止突出了本发明的突然想知道机器可以思考的目的。
MSME贷款的日益增长的世界也从AI所做的进步中获取价值。他们使用机器学习通过巩固来自各种社会和人口源的数据点，在没有商业文件的情况下改善贷款决策。这允许更大数量的企业，他们传统上没有能够从有组织来源获取资金，以进入正式贷款的包容性折叠。
让我们仔细研究这些革命技术如何帮助这些新时代的MSME贷款人弥合草根企业和有组织的贷款之间的差距
使用AI自动化决策和借贷流程
贷款决策是一种繁琐，昂贵的事情。处理贷款申请的成本可以很容易地高达数千美元。这是大多数银行和传统的FIS关注具有大票尺寸的贷款应用的主要原因之一，以优化更大边距的成本和利润。
然而，由于MSMES所需的贷款通常可以适合一个更小的括号，因此该段并不像传统机构那样有利可图。人工智能通过自动化流程来解决这种冲突。由于自动化减少了加工较小贷款应用中的时间和人力资源的投资，因此AI使贷方更容易和成本效益，为MSMES提供可用的信用设施。
此外，通过集成AI驱动的聊天和遗留系统，MSME贷款人进一步自动化了一系列工作流程，以便在自动飞行员中跳跃。由AI的自然语言处理提供支持，聊天波特可以理解和处理基于文本和语音的查询。
使用Chatbots，MSME Lenders正在自动化例程检查，地址与进程有关的重复查询以及客户在登机旅程中的一系列检查站。随着AI自动化带来卓越运营和成本优化，数字贷款人能够最佳地服务信用匮乏的MSME段。
加快机器学习的信用评分
虽然自动化借助MSME贷款人，但机器学习正在帮助这些年轻人和不断增长的企业进行预测分析。简单地说，机器学习可以通过巨大的数据块筛分，并使用其预测算法来帮助和加快业务决策。
为了涵盖MSME段，新的金融公司必须超越传统的承销模式。尽管该部门缺乏适当的文档，但最近的发展，如Aadhaar认证，GST，Digital IndiaStack等，为MSME贷款提供了一系列备用数据点来估计。此外，MSME贷款人正在考虑基于行业的基于群集的信息，精神测量学等，以计算MSMES的回报能力和意图。
处理来自各种源的数据的巨大繁荣将保证巨额努力，如果一个人手动处理相同。然而，随着机器学习算法的出现，MSME贷款人可以简单地通过替代来源自动化信用评分，并拥有智能分析，最大限度地减少业务决策中的努力和时间。
此外，MSME贷款人可以进一步利用机器学习来发现由于传统的过时的流程而留下了许多借款人。这些借款人可以针对聚焦的数字和社交媒体广告系列或脱机外展计划。这种重点的方法将降低Fintech Lenders的收购成本，帮助他们改为开发一种专注和精确的方法。
简而言之，创新将在MSME贷款部门的其余部分分开领导者。随着人工智能和机器学习，关键行业球员已经找到了更快，更快，更具成本效益的突破性的方式。
在次，创新和采用这些技术将不再是选择的问题，而且，将成为不断发展的商业环境中的必要性。数字贷款人应快速行动并采用这些较新的范式，以便不仅维持其优势，而且还可以通过需要信用服务的令人交摇的MSMES轻松访问他们的服务。
Tejamoy Ghosh是头部 - 数据科学和人工智能，Aye财经郑重声明：本文版权归原作者所有，转载文章仅为传播更多信息之目的，如作者信息标记有误，请第一时间联系我们修改或删除，多谢。
