미국은 2023년에 312만 대의 자동차를 판매했습니다. 그리고 딜러들은 차량 수요 증가로 인해 올해 더 나은 판매량을 기대하고 있습니다. 2020년 팬데믹 이후 자동차 산업은 인건비 및 재료비 상승과 소비자 수요 감소라는 형태로 큰 타격을 입었습니다. 그러나 상황은 개선되고 있습니다.
자동차산업포털 마크라인에 따르면 지난 3월 미국 자동차 판매량은 약 5% 증가했다. 3월에는 총 1,455,030대의 차량이 판매되었습니다. 2024년 2월 대비 15.5% 상승이다. 1년 전 수치를 보면 5.1% 상승이다 대출.
미국 자동차 대출 산업의 새로운 점은 무엇입니까?
신용평가기관 이전에는 자동차 대출 산업이 대출 기관의 경험과 선호도에 의존하던 시절이 있었습니다. 그러나 FICO 및 기타 신용 보고 기관은 대출 프로세스를 간소화하고 더 많은 성장을 허용하며 대출 기관의 위험을 줄였습니다.
2024년에는 미국 자동차 산업에 또 다른 혁명이 일어날 것입니다. 기계 학습은 이전과는 전혀 다른 방식으로 자동차 대출을 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 자동차 대출 기관과 서브프라임 자동차 금융 회사는 AI를 사용하여 충성도가 높은 고객을 확보하고 사기를 탐지하며 위험 선호도를 줄일 것입니다. 많은 AI 스타트업은 대출기관이 대출 프로세스를 혁신하도록 돕고 대출 신청을 승인하기 전에 수백 가지 변수를 처리하는 복잡한 알고리즘을 만들고 있습니다.
AI는 미국 자동차 산업에 어떻게 도움이 되나요?
1. 대출 심사 프로세스를 위한 더욱 발전된 알고리즘
자동차 대출 기관은 신청자의 신용도를 판단하기 위해 다양한 변수를 분석하는 로지스틱 회귀 모델을 사용합니다. 일반적으로 그들은 신청자의 신용 기록, 신용 한도, 현재 소득 및 고용주, 계약금 지불 능력 및 대출 승인 위험을 확인하는 데 도움이 되는 기타 여러 지표를 고려합니다.
기계 학습을 사용하면 대출 기관은 짧은 기간에 수천 가지 변수를 고려하여 여러 지원자를 신속하게 처리할 수 있습니다. 또한 기존 모델이 간과하기 쉬운 많은 데이터 소스를 고려하여 자동 대출 프로세스의 편견을 줄입니다.
2. 위험 감소
대출 기관은 더 넓은 데이터 세트를 통해 신청자에 대해 더 많이 알게 됩니다. 예를 들어, AI는 대출 기관이 신청자가 파산을 경험했는지 여부를 알 수 있도록 도와줍니다. 또한 현재의 지출 습관과 신용 상황이 파산으로 이어질 수 있는지 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.
고급 기계 학습 모델은 신청자의 주거 기록을 고려하고 미지급 임대료 또는 공과금을 결정할 수도 있습니다. 또한 공개 법정 사건을 조사하고 사건 결과가 신청자의 지역 사회 재정 상태에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
3. 편견 제거
자동 대출 과정에서 AI는 대출 기관의 개인적 선호로 인해 발생하는 편견을 제거할 수 있습니다. 예를 들어, 대출 기관은 대출자의 신용도를 확인하기 위해 거주 지역과 같은 “비표준” 요소를 사용할 수 있습니다. 대출 기관은 지원자가 특정 연령 그룹이나 민족에 속한다는 이유만으로 지원자를 호의적이거나 비호의적인 사람으로 분류할 수 있습니다.
AI는 개인적인 편견을 제거하고 대출 기관에 보다 실용적이고 합리적인 그림을 제시하여 자동차 금융 회사의 수익성을 향상시킬 수 있습니다. 기계 학습 모델은 보다 포괄적인 의사 결정 프로세스를 위해 확장된 데이터 세트를 제공할 수 있습니다.
자동차 구매자를 위한 혜택은 무엇인가요?
신용 점수가 좋은 사람은 전통적인 자동차 대출을 받을 수 있습니다. 은행, 신용 조합 및 온라인 자동차 금융 회사는 꾸준한 지불 내역을 통해 차용인에게 신용을 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 하지만 신용 기록이 전혀 없는 자동차 구매자는 어떻습니까? 그리고, 신용불량자가 새 차를 구입하기 위해 어떻게 대출을 받을 수 있습니까?
신용 점수가 지원자에 대해 더 많은 것을 알 수 있는 훌륭한 지표라는 것은 사실입니다. 그러나 대출 기관이 확립된 신용 기록이 없는 신청자를 위해 결정하기는 어렵습니다. 이는 신용카드가 없지만 직불카드와 당좌 예금 계좌를 이용해 구매하는 데 익숙한 젊은 자동차 구매자에게 문제가 됩니다. 결과적으로, 젊은 대출 신청자는 전통적인 신용 모델에서 끔찍한 결과를 얻게 됩니다.
전통적인 대출 모델은 종종 신용이 없는 자동차 구매자와 신용 불량 대출자를 “불호”로 분류합니다. 그러나 AI와 기계 학습은 대출 기관이 대규모 데이터 세트를 고려하여 신용도를 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다.
대출 기관은 AI를 사용하여 서비스가 부족한 시장을 감지하고 기존 모델에서 무시되는 신청자를 대상으로 삼을 수 있습니다. 따라서 대출 기관에게는 더 많은 비즈니스를 보장하고 차용인에게는 자동차 구매 능력을 향상시킵니다.
결론적으로, 기계 학습을 통해 대출 기관은 시장을 확장하고 규모의 경제를 실현하여 자동차 대출 금리를 낮출 수 있습니다. 대출 기관은 자동차 구매자에게 더욱 맞춤화된 금융 솔루션을 제공하고 목표 시장에 더욱 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.
AI가 자동차 대출 산업을 어떻게 재정의할지 알아보세요! 기계 학습을 통해 대출 기관은 수천 가지 변수를 신속하게 분석하고 더 빠른 대출 승인을 보장할 수 있습니다. 이는 대출 기관의 위험을 줄이고 편견을 제거하며 자동차 구매 기회를 확대하는 데 중추적인 역할을 할 수 있습니다.
