Развития ИИ позволяют кредиторам лучше прогнозировать остаточную стоимость, что является благом для отрасли финансирования оборудования, поскольку машины становятся все более технологичными.
По данным Verified Market Research , мировой рынок ИИ в финансовых услугах будет расти на 34,3% ежегодно до $249,5 млрд в 2032 году по сравнению с 2025 годом.
По данным исследовательской компании Market.us , к 2032 году мировой рынок прогнозирующего искусственного интеллекта достигнет $88,6 млрд, что более чем в четыре раза больше, чем в 2025 году.
Потенциальные преимущества ИИ для прогнозирования остатков особенно актуальны для кредиторов оборудования, поскольку автономные решения , телематические системы, системы GPS и другие машинные технологии выходят на рынок.
Кредиторы неохотно финансировали новые высокотехнологичные машины из-за неопределенности остаточной стоимости.
Неопределенность обусловлена:
- Ограниченными историческими данными о производительности;
- Быстрое устаревание;и
- Отсутствие рынка перепродажи.
Ближайший сосед
Финтех-компании и кредиторы могут преодолеть эти препятствия, внедрив "метод ближайшего соседа" с помощью машинного обучения, Тимоти Эпплгет , директор технологических служб в Tamarack Technology , искусственный интеллекти поставщик решений для обработки данных, рассказал Equipment Finance News .
Метод ближайшего соседа использует близость для прогнозирования или классификации группировки отдельных точек данных в соответствии с IBM . Этот метод помогает "заполнить пробелы в несуществующих данных", — сказал Эпплгет.
Например, вместо того, чтобы просто собирать скудные данные об остаточной стоимости автономного оборудования, кредиторы и финтех-компании должны искать данные о технологиях, позволяющих им работать, или о других типах активов с аналогичными системами.
Целостность данных имеет решающее значение в этом процессе, сказал президент Tamarack Скотт Нельсон EFN .
"Если я смогу найти тип актива, который попадает в определение этой более сложной вещи, то это будет как ближайший сосед", — сказал он.
Поведение заемщика
Поведение заемщика также является важным фактором, который следует учитывать при разработке инструментов искусственного интеллекта для прогнозирования остатков, сказал Нельсон.
"Одним из самых больших последствий для остатков является использование", — сказал он."Итак, возникает интересный вопрос: пытается ли кто-нибудь собрать данные об операторах, чтобы предсказать поведение людей, перемещающих это оборудование?"
Скотт Нельсон, президент Tamarack Technology
Для достижения этой цели партнеры финтех-кредиторов могут воспользоваться возможностями сбора и передачи данных новых технологий оборудования, таких как телематика ,- сказал Нельсон.
По его словам, даже простые технологии, такие как датчики удара и вибрации, могут помочь этому процессу.
"Вы сразу получаете две вещи: вы получаете время работы, потому что каждый раз, когда устройство вибрирует, оно работает", — сказал он."Если у вас есть время работы, у вас есть часы работы двигателя, что является одним из важных факторов. Датчики удара сообщают вам, попал ли он в аварию или злоупотребляли им. Эти данные о времени работы также могут быть преобразованы в генерирование дохода. Как часто эта вещь приносит доход?"
Интеграция данных о поведении операторов с прогнозирующим искусственным интеллектом может помочь кредиторам получить конкурентное преимущество, потому что многие берутконсервативный подход при финансировании относительно новых активов, сказал Appleget.
"Эти дополнительные данные о поведении активов для меня открывают потенциал для большей гибкости в остаточной стоимости, которую вы устанавливаете для конкретного актива", — сказал он."Если у вас есть такой уровень сложности, вы можете получить значительное преимущество".
Ознакомьтесь с нашими эксклюзивными отраслевыми данными здесь .
0 комментариев