Потребительский кредит банки: Подбор кредитов — сравнить условия 325 предложений и выбрать где лучше взять кредит

Виза Промо | Кредитные карты

Виза Промо | Кредитные карты | Потребительский кредитный союз

Перейти к основному содержанию

и ощутить дзен.

Акцент на 0% годовых на новые покупки и переводы баланса в течение 12 месяцев при открытии новой кредитной карты Visa CCU.*

Подать заявку

;

просмотреть все тарифы

Кредитная карта Visa Platinum CCU

Подать заявку

Удобство. Награды. Гибкость.

У нас есть вариант карты, который подходит именно вам!

Все с 0% вводной годовых в течение 12 месяцев на новые покупки и переводы баланса!

Привилегии	Platinum Visa	Платиновая виза Rewards	Награды Visa Signature	Карта Visa Signature Cash Rebate	Student Visa
No Annual Fee	✔	✔	✔	✔	✔
CURewards Program		✔	✔
Денежная скидка VISA Signature				✔
Automated Fraud Alerts	✔	✔	✔	✔	✔
24-hour member service with live representative	✔	✔	✔	✔	✔
Visa Zero Liability	✔	✔	✔	✔		✔	✔		✔	✔		✔	✔		✔	. 0061	✔	✔	✔	✔	✔
Travel Accident insurance			✔	✔
Travel & Emergency Assistance (up to $500,000)	✔	✔	✔	✔
24/7 Visa Concierge Service			✔	✔
Lost Luggage Reimbursement (up to $3,000)			✔	✔

More Information on Our Cards

Disclosures

Interest Rates & Interest Charges

How We Will Рассчитайте баланс

Вступительный годовой отчет

Дата вступления в силу

Прочие сборы и раскрытие информации

Соглашение о кредитной карте

Вопросы?

Как искусственный интеллект влияет на потребителей финансовых услуг

Технология искусственного интеллекта (ИИ) изменила рынок потребительских финансовых услуг и то, как потребители взаимодействуют с экосистемой финансовых услуг. Этот сдвиг парадигмы был вызван ускоренным развитием алгоритмов; исторический уровень инвестиций, наводнивших рынок финансовых услуг; конкуренция за долю рынка между действующими и новыми участниками; и быстрые изменения потребительских предпочтений в отношении цифровых финансовых продуктов. От чат-ботов, управляемых ИИ, до сложных роботов-консультантов по богатству, приложения ИИ обладают явным потенциалом для расширения возможностей потребителей, живущих на грани. Тем не менее, экспертам еще предстоит серьезно обсудить актуальность ИИ для финансовой защиты потребителей, в том числе последствия решений ИИ, которые могли бы лучше защитить потребителей.

Ажиотаж вокруг ИИ создает «злые» проблемы с финансовой защитой потребителей

Поскольку традиционные банки борются за сохранение доли рынка и максимизацию акционерной стоимости, можно с уверенностью сказать, что золотая лихорадка в отношении ИИ будет только усиливаться. Согласно прогнозу Machine Intelligence от Autonomous Next за 2018 год, банки, страховые компании и компании по управлению инвестициями готовы сэкономить более 1,0 триллиона долларов к 2030 году, если они будут систематически инвестировать в технологии искусственного интеллекта в свои бизнес-модели. Ожидается, что банки получат львиную долю этих сбережений.

В то время как ИИ означает долгосрочную прибыль для банков, кардинальное изменение ИИ, скорее всего, нарушит финансовую жизнь потребителей. В некотором смысле эти изменения приведут к улучшению финансового благополучия миллионов потребителей; в других результаты будет труднее охарактеризовать. Чистые социальные и экономические выгоды для потребителей будут тесно связаны с тем, как банки реализуют потенциальные сбережения. Тем временем возникают вопросы относительно общего благосостояния потребителей в финансовой экосистеме, ориентированной на ИИ. Какие потребители, вероятно, будут наиболее заметны в этой новой экосистеме? И когда потребители будут исключены из цифровых технологий, каковы будут социальные издержки их потерь?

В то время как ИИ означает долгосрочную прибыль для банков, кардинальное изменение ИИ, скорее всего, нарушит финансовую жизнь потребителей. В некотором смысле эти изменения приведут к улучшению финансового благополучия миллионов потребителей; в других результаты будет труднее охарактеризовать.

Раскрытие ограничений ИИ имеет решающее значение, поскольку неправильный расчет истинного потенциала алгоритмов ИИ может создать серьезные проблемы с защитой прав потребителей, особенно когда речь идет о финансовых продуктах и ​​услугах. Хорст Риттель ¹ , «дикие» задачи особенно сложны, потому что их трудно определить, содержать и почти невозможно решить с помощью линейных решений. Еще более досадной является идея о том, что решения сами по себе могут порождать новые и непреднамеренные проблемы.

Чрезмерная зависимость от финансовых услуг, управляемых искусственным интеллектом, несомненно, приведет к серьезным проблемам, когда алгоритмы банков и финансовых технологий будут выбирать, каких потребителей обслуживать. Кажется невозможным придумать политическое решение для устранения предвзятости выбора, санкционированное надежными (прибыльными) алгоритмическими моделями, когда буквально все данные в мире фактически помечают подгруппу потребителей как постоянные «плохие решения» 9. 0003

Чтобы избежать этого мрачного будущего, мы должны признать, что финансовая защита потребителей является хорошей социальной политикой. ИИ может помочь демократизировать финансовую защиту потребителей, передав ответственность другим агентам за счет расширения соответствующей экосистемы. Мы должны двигаться к парадигме, которая способствует этой демократизации. В цифровую эпоху защита прав потребителей находится не только в ведении федеральных и государственных регулирующих органов; в нем также участвуют финансовые учреждения и группы защиты прав потребителей.

Возможности ИИ для финансовой защиты потребителей

Финансовая защита потребителей в эпоху ИИ дает возможность привлечь негосударственных агентов к защите потребителей от финансового ущерба. Основная цель финансовой защиты потребителей состоит в том, чтобы сделать финансовые услуги и рынки более справедливыми для всех потребителей. ИИ может способствовать достижению этой цели, расширяя доступ к более безопасным и эффективным финансовым продуктам и услугам, которые позволяют потребителям накапливать богатство и получать доступ к кредитам.

Уменьшение систематической финансовой невидимости — один из способов, с помощью которого ИИ может расширить доступ к финансам. Финансовая изоляция остается серьезным препятствием для экономической мобильности миллионов людей. По оценкам Бюро финансовой защиты потребителей (CFPB), примерно 15 процентов сельских потребителей в возрасте 25 лет и старше, вероятно, не смогут получить кредит. Результаты исследования банковского обслуживания домохозяйств, проведенного FDIC в 2017 году, показывают растущую проблему связи с сельскими потребителями, которые с меньшей вероятностью используют мобильный банкинг и часто непропорционально полагаются на быстро прекращающиеся отношения с банковскими кассирами для навигации по своим депозитным счетам.

Повсеместные онлайн-покупки могут облегчить осторожным потребителям переход в цифровой финансовый мир.

Несмотря на эти обескураживающие тенденции, почти повсеместное внедрение розничной электронной коммерции во главе с технологически ориентированными ритейлерами, такими как Amazon и Walmart, способствовало открытости моделей цифровых транзакций во всех потребительских сегментах. В некотором смысле повсеместные онлайн-покупки могут облегчить осторожным потребителям переход в цифровой финансовый мир, повышая их доверие к виртуальным учреждениям и повышая их комфортность. Подталкивание этих потребительских сегментов к цифровому взаимодействию может иметь большое значение, помогая этим группам ориентироваться в финансовой экосистеме, свидетельствующей о резком сокращении обычных банковских отделений. В период с 2016 по 2017 год «общее количество отделений [банков] в США сократилось на 1700» — «самое большое снижение за всю историю», согласно The Wall Street Journal .

Убыль розничной сети еще более заметна в сельской местности. The Wall Street Journal отмечает: «Финансовая ткань сельской Америки изнашивается. … Личное банковское обслуживание, имеющее решающее значение для многих малых предприятий, исчезает по мере того, как банки объединяются и закрывают сельские отделения». Крупные банки продолжают продвигаться вперед в своих цифровых преобразованиях, инвестируя в передовую инфраструктуру с технологической связью через мобильные приложения и диалоговые интернет-интерфейсы. Тот факт, что технология ИИ изменит бизнес-модель розничной торговли, является неопровержимым выводом.

По мере того, как финтех-компании и банки стремятся заполнить пустоту, образовавшуюся после ухода физических отделений, вертикаль цифрового кредитования физических лиц в США стремительно растет, увеличившись после Великой рецессии до 120 миллиардов долларов. Всплеск цифровых кредитных платформ, подкрепленный ИИ, показал многообещающие перспективы в расширении доступа к кредитам для ранее маргинализированных потребителей. Например, кредитные рейтинги, рассчитанные с помощью алгоритмов машинного обучения, улучшили возможности финансовых учреждений по оценке потребителей с низким уровнем кредитоспособности, обеспечив столь необходимый экономический подъем.

Тем не менее, доступ к кредитам — не единственный элемент финансовой доступности, имеющий центральное значение для финансового благополучия потребителей. Другие аспекты доступа к финансам, такие как эффективные сберегательные продукты и пенсионные активы, возможно, важнее, чем просто создание долга. Продукты с поддержкой ИИ также проникают в эти сегменты рынка.

Приблизительно 15 процентов сельских потребителей в возрасте от 25 лет и старше, вероятно, не будут иметь доступа к кредитам, и это одна из областей, где ИИ может расширить финансовый доступ. (Фото: Майк Блейк/Reuters)

Индивидуальное управление портфелем может сыграть важную роль, помогая маргинализированным и малообеспеченным потребителям развивать некоторую свободу действий в своей финансовой жизни. Приложения можно использовать для разработки интеллектуальных финансовых продуктов, которые соответствуют биометрическим профилям финансового поведения потребителей, помогая им избежать долговых ловушек, вызванных просроченными платежами и негибкими платежными отношениями. Включение этих решений в финансовые продукты может оказаться решающим для уязвимых потребителей.

Роль ИИ в регулировании финансовой защиты потребителей

Потенциал ИИ на рынке потребительских финансовых услуг, вероятно, принесет пользу потребителям и арбитражным прибылям финансовых учреждений, занимающихся торговлей ИИ; однако финансовая индустрия может слишком рано ожидать слишком многого от технологий искусственного интеллекта.

Вопросы, связанные с предвзятостью алгоритмов, бурно обсуждаются в технических кругах, и ставки становятся выше, когда данные не представляют определенные группы потребителей, которые были отфильтрованы из основных параметров передовой системой. Нам еще предстоит осознать, что, хотя современные алгоритмы ИИ чрезвычайно эффективны в решении сложных вычислительных задач, они далеки от имитации истинного человеческого интеллекта; Распознавание образов — лишь часть врожденного человеческого интеллекта.

В худшем случае ИИ может привести к всплеску коварных, унаследованных проблем: управление продуктом, дискриминационное ценообразование, несправедливое нормирование кредита, исключающая фильтрация и цифровая красная черта.

Рынок потребительских финансовых услуг представляет собой совокупность продуктов, услуг и уровней финансового доступа, порожденных сложными человеческими решениями. Верить в то, что алгоритмы могут заменить сложные человеческие решения и в конечном итоге улучшить благосостояние потребителей, в лучшем случае наивно. В худшем случае ИИ может привести к всплеску коварных, унаследованных проблем: управление продуктом, дискриминационное ценообразование, несправедливое кредитное нормирование, исключающая фильтрация и цифровая красная черта. Эти методы подчеркивают необходимость вдумчивой человеческой деятельности, особенно когда мы сталкиваемся с непредвиденными результатами и нюансами второстепенных проблем.

Мы движемся к финансовому рынку, на котором регулирующие органы, финансовые учреждения и заинтересованные стороны в области защиты прав потребителей должны быть согласованы для предоставления безопасных продуктов, обеспечивающих долгосрочное финансовое благополучие всех потребителей. Великая рецессия разрушила доверие потребителей к традиционным финансовым институтам и регулирующим органам, которым поручено защищать клиентов. Это доверие будет продолжать разрушаться до тех пор, пока регулирующие органы не примут новые способы работы с заинтересованными сторонами для защиты финансового благополучия потребителей.

Прозрачность алгоритмических моделей станет самым большим препятствием для регулирующих органов в цифровую эпоху. Нам нужен надежный надзор, чтобы приложения ИИ оставались подотчетными обществу — народу и правительству — и обходили дискриминационную предвзятость в соответствии с принципами ИИ, элегантно изложенными Сундаром Пичаи. Инновационные инструменты и политика надзора станут факторами, отличающими хорошие режимы регулирования финансовой защиты потребителей от плохих.

Надзор за защитой прав потребителей будущего должен использовать инструменты искусственного интеллекта — машинное обучение, обработку естественного языка, модели прогнозирования компьютерного зрения, большие данные и другие новые технологии — для мониторинга динамичной финансовой системы практически в режиме реального времени, особенно в областях традиционной пруденциальная модель, которая созрела для улучшения.

ИИ и жалобы потребителей

Выявление возникающих проблем на рынке потребительского финансирования начинается с выявления всплесков жалоб потребителей. Регуляторные системы могут использовать преимущества обнаружения шаблонов ИИ, чтобы выявлять аномалии жалоб и оценивать, возникает ли реальный риск. Большинство систем данных о жалобах регулирующих органов, в том числе портал жалоб потребителей CFPB, собирают жалобы строго структурированным образом. Отклонения от жестко запрограммированного проектирования функций в таких системах могут потенциально навредить неискушенным потребителям: тем, у кого нет доступа к адвокатам, тем, у кого проблемы с цифровыми технологиями, и тем, кто сталкивается с основными препятствиями грамотности.

Связанные

Разговорные интерфейсы ИИ можно использовать для сбора неструктурированных данных о потребителях посредством телефонных взаимодействий. Другие алгоритмы могут применяться для интеграции данных о жалобах с интернет-платформ жалоб потребителей. Увеличение объема и масштабов жалоб потребителей в сочетании с перспективами технологий больших данных имеет огромные последствия. Правительственные учреждения можно было бы подтолкнуть к модели прогностического руководства в соответствии с изменениями на рынке вместо того, чтобы полагаться на объем жалоб и спорадические официальные жалобы для инициирования изменений. Диверсификация сбора данных о жалобах потребителей также может сократить разрыв между средними потребителями и государственными учреждениями, задачей которых является их защита.

Несмотря на преимущества ИИ, его широкое внедрение в финансовую экосистему сопряжено с проблемами, связанными с информированным согласием. Эффективное информированное согласие в гиперцифровой финансовой системе требует, чтобы потребители понимали и давали положительное согласие на использование их транзакционных и личных данных финансово навязчивыми способами. Национальное управление по телекоммуникациям и информации признает разрыв между текущей политикой конфиденциальности и тем, как искусственный интеллект изменил жизнь потребителей, справедливо призывая к открытому разговору, который поддерживает «результаты конфиденциальности, ориентированные на пользователя, которые лежат в основе защиты, которая должна быть обеспечена любыми федеральными действиями в отношении потребителей». -политика конфиденциальности и… набор целей высокого уровня, описывающих контуры экосистемы, которая должна быть создана для обеспечения такой защиты».

Новые технологии и возможности для интеллектуального надзора

Гибкий надзор за потребителями зависит от расширения возможностей правительства по поддержанию здоровой финансовой системы. Основная часть регулирующего надзора осуществляется посредством сложного механического процесса надзора, который может извлечь выгоду из новых технологических приложений для расширения досягаемости ресурсов соответствия и надзорной рабочей силы.

Режим надзора является основным вариантом использования технологий распределенного реестра (DLT), таких как блокчейны, для разработки режимов регулярного мониторинга. DLT — это тип базы данных, которая создает постоянные записи транзакций, сохраняя их в «блоках», которые «связаны» вместе с помощью сложных криптографических подписей, которые гарантируют, что транзакции не будут изменены. Эти блокчейны образуют подкомпоненты реестра, которые могут быть скопированы, доступны нескольким сторонам и чьи изменения полностью видны участникам сети. DLT предлагают регулирующим органам преимущества прозрачного сбора данных и отчетности при условии, что существует четкое видение использования технологии на благо потребителей.

Искусственный интеллект может улучшить регулирующий надзор за финансовыми учреждениями Америки, от Уолл-стрит до местных банков. (Фото: Эндрю Келли/Reuters)

DLT могут повысить эффективность отчетности в двух важнейших областях защиты прав потребителей: регулирование ипотеки и кредитование сообщества. На практике пруденциальные регулирующие органы полагаются на ограниченные выборки транзакций для проведения сложных аудитов соблюдения и выработки убедительных и всеобъемлющих выводов о соблюдении учреждением правил и положений о защите прав потребителей. По состоянию на 2018 год FDIC и Федеральная резервная система обновили руководство по выборке портфолио для экспертов в проверках HMDA и CRA, призывая к размеру выборки 159 человек. и 99 ² соответственно. Эти руководящие принципы охватывают финансовые учреждения с активами от 250 миллионов долларов до более чем 10 миллиардов долларов, предлагающие множество продуктов и обслуживающие более 240 миллионов потребителей. Внедрение DLT в этих областях может немедленно повысить эффективность отчетности и усилить влияние ограниченных ресурсов.

В конечном счете, цель нашего продвижения в жизненном цикле финансового надзора состоит в том, чтобы разработать соответствующие правила, идущие в ногу с развитием рынка, и обнародовать правила, защищающие потребителей от неправомерного вреда. Органы пруденциального регулирования должны использовать технологическое мастерство растущего набора алгоритмов ИИ для более эффективного регулирования. Сторонники дерегулирования в своей критике часто осуждали растущие затраты на соблюдение требований, часто обвиняя в этом растущем бремени Закон Додда-Франка о реформе Уолл-Стрит. По данным Bloomberg, с 2010 года финансовая индустрия потратила в среднем 1 миллиард долларов на усиление внутренних возможностей по соблюдению нормативных требований. Использование решений ИИ для улучшения регулирования обеспечит прямой ответ на проблему «бремени» и, возможно, вдохновит на сдвиг парадигмы в сторону модели защиты прав потребителей, в которой отрасль вырабатывает общее понимание преимуществ защиты прав потребителей.

Регуляторы финансовой защиты потребителей нуждаются в творческом мышлении и новых технологиях, чтобы направить дугу финансовых инноваций на интересы потребителей.

Тем не менее, интерес регулирующих органов к ИИ должен выйти за рамки стадии «поднять бровь» и заняться целенаправленным стратегическим аналитическим исследованием. Жалобы на растущие затраты на соблюдение требований являются не только ядром легитимности — регулирующие органы обязаны реагировать с решениями. Поток данных, генерируемых подключенными устройствами и приложениями машинного обучения, создает прекрасную возможность собирать и анализировать общедоступные данные для анализа критической оценки бремени регулирования, например, тех, которые требуются в соответствии с Законом о справедливости соблюдения нормативных требований для малого бизнеса и ограничениями сбора данных, вытекающими из Закон о сокращении бумажной работы. Сочетание улучшенных данных и инструментов искусственного интеллекта, доступных регулирующим органам, значительно расширит возможности специалистов по выявлению рискованных организаций и установлению их приоритетности для усиленного надзора. Регуляторы финансовой защиты потребителей нуждаются в творческом мышлении и новейших технологиях, чтобы направить дугу финансовых инноваций на интересы потребителей.

Использование талантов ИИ для общественного блага

Наконец, стремление ИИ к инновациям в области регулирования бесполезно без соответствующего таланта. Регуляторные органы должны конкурировать так же агрессивно, как Google и Amazon, за инженеров-разработчиков ИИ, сосредоточенных на построении моделей сверточных нейронных сетей для выявления возникающих рисков или аномалий, которые могут привести к широкомасштабному ущербу для потребителей. Нам нужны инвестиции в регулирующие модели расследования ИИ, подобные тому, что правительство Пентагона финансирует, которое положило начало третьему возрождению ИИ.

Академические исследователи также искренне признали важность подотчетности и объяснимости машинного обучения. Но требуемый нам уровень прогресса не будет зависеть от исследовательской модели — он должен быть финансируемым государством. Только тогда мы сможем изменить тенденцию правительства играть в догонялки.

Необходимость вовлечения потребителей

В защиту прав потребителей должны быть вовлечены различные заинтересованные стороны: финансовые учреждения, потребители, группы защиты прав потребителей и регулирующие органы. Цифровая финансовая экосистема нуждается в регулирующих механизмах для обеспечения обратной связи и упреждающего руководства, чтобы поощрять приоритизацию финансового благополучия потребителей. Перестройка этих систематических отношений требует от регулирующих органов перехода от моделей надзора, в которых чрезмерное внимание уделяется карательным и реакционным правоприменительным мерам, к более новым моделям, основанным на упреждающем надзоре с открытым общением между заинтересованными сторонами.