建模，替代数据，人工智能帮助贷方大流行

评估冠状病毒大流行对客户信用状况的影响类似于评估准大学生的招生部主任：他们拥有的信息越多，则可以更快地做出决定。

同样，汽车贷方的决策过程将价值归因于消费者信用历史记录的某些组成部分，旨在有效地评估谁最有能力偿还汽车债务。

但是，冠状病毒大流行对消费信贷市场的影响使贷方的决策过程更加复杂，近年来，贷方一直在寻求通过提高自动化程度来减少融资时间。但是，由大流行引发的衰退状况促使贷方撤回了FICO得分较低的借款人，而转向了更多的人工决策。

对于可能收紧并减少交易的贷方—在此过程中缩减汽车投资组合—专家说，仍有保持竞争力的方法。通过在这种混乱的经济环境中扩大贷款组合并降低拖欠率的放贷者，可以通过加大对可能场景的建模以及结合替代数据和人工智能的关注来做到这一点。

发起策略的灵活性是在大流行期间为何贷方的投资组合保持在积极区域的关键组成部分。首席财务官布莱恩·沙夫在11月30日与美国银行的投资者电话会议上说，建模在福特汽车信贷公司历史性的第三季度收益业绩中起着至关重要的作用。

沙夫说：“这进一步证明了我们的承销和投资组合的业绩。” “从这个角度出发，我们在任何情况下都应该适当地计划，对此我们感到鼓舞。”

对汽车投资组合的潜在结果进行建模需要大量投资，将人员和现金用于R&D.福特信贷首席风险官汤姆·施耐德（Tom Schneider）说，尽管如此，频繁建模对于在所有商业条件下经营汽车贷款机构都是至关重要的。他说，在各种情况下进行压力测试对于保持汽车产品组合的健康状况是必要的，但是2020年提出了一个独特的挑战。

施耐德告诉我们，建模通常基于历史信息，“大流行没有太多的历史信息” 车讯网 通过电子邮件。 “在没有大量历史数据的任何情况下，您都必须对模型进行更多的压力测试。”

与大流行相比，放贷者在大流行期间花费更多的时间进行决策过程的压力测试—Inovatec的联合创始人兼执行合伙人弗拉基米尔·科瓦切维奇（Vladimir Kovacevic）说，这甚至是典型的衰退。Inovatec是美国和加拿大金融机构的领先软件提供商。汽车贷方开始在12到18个月的周期内看到贷款组合绩效的趋势，但贷方应更频繁地调整其计划。

等待这么长时间可能会使汽车贷方面临不适当的风险，也可能使商机破灭。但是大流行带来的快节奏变化可能意味着，合并到贷方决策过程中的数据将在几个月内变得无用。

“在这样的危机中，谁能说一年前发生的不稳定或不可预测的行为今天可以归为负面？”科瓦切维奇说。 “这并不意味着您突然面临更大的风险。这只是发生的事情的函数。”

分层消费者数据并利用人工智能引擎也正在帮助贷方。科瓦切维奇说，与技术和软件公司的合作关系可以增强这些过程。

宝马集团金融服务公司与软件提供商Yellowbrick建立了这样的合作伙伴关系。 Yellowbrick产品营销副总裁Justin Kestelyn表示，该公司的数据仓库使出借方可以利用历史数据并以更大的规模运行建模方案。

Kestelyn说，这种数据仓库平台可作为业务分析的引擎，旨在帮助企业更快地做出这些决策。

他说：“可以带入数据仓库的数据种类几乎没有限制。”

其他伙伴关系允许贷方最大化现有数据。 Zest AI（以前称为ZestFinance）通过其人工智能软件与约10家汽车贷方合作。

Zest AI的首席执行官Mike de Vere表示，贷方拥有的数据比实际用于决策的数据更多。 Zest的工具允许银行在流程中利用更多变量，从而使基于该数据的预测更加可靠。

他说：“有了他们已经拥有的数据，但是应用更好的数学，您就能获得这些真正重要的结果。” “当市场开始出现困难时，除了缩小信用额度之外，还有其他方法。”

起源高级副总裁Kyle Dietrich说，投资替代数据是Westlake Financial Services战略的一部分。 Dietrich说，该贷方的115亿美元汽车投资组合中有大量次级抵押贷款，需要有更多数据才能放心地放贷。

他说：“这项业务超出了FICO的范围。” “我们的替代数据支出非常可观—每年超过5到600万美元—局以外的数据分析。”

小型汽车贷方Arivo Acceptance依靠与信贷局TransUnion合作获得的趋势信用数据。该工具CreditVision是一项基于订阅的服务，它提供的消费者信用数据比传统的信用拉回的时间要远。自2018年6月签署该局的服务以来，贷方的抓取率提高了40％，而又没有降低贷款的平均利率。该公司的决策周转率也下降了30％。

Arivo首席风险官兰登·斯塔尔（Landon Starr）表示，使用该工具查看借款人过去几个月的信用记录表明，这种模式有助于公司更快，更自信地做出汽车贷款决策。例如，如果信用背景中存在不利的趋势，而简单的信用拉动无法揭示，那么信用评分较高的客户可能会面临更大的风险。

斯塔尔说：“失业率上升和信贷恶化的可能性越来越大。 “我们正在较低FICO频段中找到风险较高的消费者。我们的损失率不到竞争对手的一半。” "

Arivo成立于2017年，在1​​3个州拥有3亿美元的汽车业务组合。斯塔尔说，起初，贷方对自己的贷款更为严格。它的规则之一？仅向已经拥有汽车贷款的消费者提供汽车贷款。机器学习模型和更长时期的消费者数据分层正在改变这种状况。

他说：“我们不必使用这些过时的规则和过时的框。借助所有可能的数据，我们将尝试确定此人是否有资格获得贷款。” “我们有机会向应得的人提供更多贷款。”