Tejamoy Ghosh撰寫

回到20世紀50年代，一個名叫Alan TITES的人想知道機器是否可以思考。問題是在一臺計算器機械和情報中提出的，也許是人工智能領域最具影響力的工作。

幾十年來，機器現在能夠了解圖像，解密人類演講并響應相同的方式，應用業務邏輯以加速進程，以及更多。它已經到目前為止突出了本發明的突然想知道機器可以思考的目的。

MSME貸款的日益增長的世界也從AI所做的進步中獲取價值。他們使用機器學習通過鞏固來自各種社會和人口源的數據點，在沒有商業文件的情況下改善貸款決策。這允許更大數量的企業，他們傳統上沒有能夠從有組織來源獲取資金，以進入正式貸款的包容性折疊。

讓我們仔細研究這些革命技術如何幫助這些新時代的MSME貸款人彌合草根企業和有組織的貸款之間的差距

使用AI自動化決策和借貸流程

貸款決策是一種繁瑣，昂貴的事情。處理貸款申請的成本可以很容易地高達數千美元。這是大多數銀行和傳統的FIS關注具有大票尺寸的貸款應用的主要原因之一，以優化更大邊距的成本和利潤。

然而，由于MSMES所需的貸款通?？梢赃m合一個更小的括號，因此該段并不像傳統機構那樣有利可圖。人工智能通過自動化流程來解決這種沖突。由于自動化減少了加工較小貸款應用中的時間和人力資源的投資，因此AI使貸方更容易和成本效益，為MSMES提供可用的信用設施。

此外，通過集成AI驅動的聊天和遺留系統，MSME貸款人進一步自動化了一系列工作流程，以便在自動飛行員中跳躍。由AI的自然語言處理提供支持，聊天波特可以理解和處理基于文本和語音的查詢。

使用Chatbots，MSME Lenders正在自動化例程檢查，地址與進程有關的重復查詢以及客戶在登機旅程中的一系列檢查站。隨著AI自動化帶來卓越運營和成本優化，數字貸款人能夠最佳地服務信用匱乏的MSME段。

加快機器學習的信用評分

雖然自動化借助MSME貸款人，但機器學習正在幫助這些年輕人和不斷增長的企業進行預測分析。簡單地說，機器學習可以通過巨大的數據塊篩分，并使用其預測算法來幫助和加快業務決策。

為了涵蓋MSME段，新的金融公司必須超越傳統的承銷模式。盡管該部門缺乏適當的文檔，但最近的發展，如Aadhaar認證，GST，Digital IndiaStack等，為MSME貸款提供了一系列備用數據點來估計。此外，MSME貸款人正在考慮基于行業的基于群集的信息，精神測量學等，以計算MSMES的回報能力和意圖。

處理來自各種源的數據的巨大繁榮將保證巨額努力，如果一個人手動處理相同。然而，隨著機器學習算法的出現，MSME貸款人可以簡單地通過替代來源自動化信用評分，并擁有智能分析，最大限度地減少業務決策中的努力和時間。

此外，MSME貸款人可以進一步利用機器學習來發現由于傳統的過時的流程而留下了許多借款人。這些借款人可以針對聚焦的數字和社交媒體廣告系列或脫機外展計劃。這種重點的方法將降低Fintech Lenders的收購成本，幫助他們改為開發一種專注和精確的方法。

簡而言之，創新將在MSME貸款部門的其余部分分開領導者。隨著人工智能和機器學習，關鍵行業球員已經找到了更快，更快，更具成本效益的突破性的方式。

在次，創新和采用這些技術將不再是選擇的問題，而且，將成為不斷發展的商業環境中的必要性。數字貸款人應快速行動并采用這些較新的范式，以便不僅維持其優勢，而且還可以通過需要信用服務的令人交搖的MSMES輕松訪問他們的服務。