Customize this title in frenchL’IA sera un superchargeur pour les agents de crédit: PDG de Blend

Make this article seo compatible, Let there be subheadings for the article, be in french, create at least 700 words L’intelligence artificielle (IA) est actuellement un mot à la mode dans pratiquement tous les secteurs. Et, dans le secteur hypothécaire, l’IA jouera un rôle déterminant pour aider les agents de crédit à être plus efficaces, selon Nima Ghamsari, Mélangeco-fondateur et PDG de. « Certains de ces emprunteurs ont des centaines de produits parmi lesquels ils peuvent choisir. Comment un LO est-il censé garder cela dans sa tête ? C’est trop de contexte et ce sera un superchargeur pour eux », a déclaré Ghamsari dans une interview avec Câble de logement. La partie la plus difficile, cependant, est de construire la technologie. Pour être efficace, l’outil d’IA devrait comprendre la situation financière unique de chaque consommateur et tous les produits et programmes hypothécaires, a expliqué Ghamsari. Un autre élément crucial de la construction de la technologie est d’avoir « beaucoup de gens » utilisant le système, ce qui est un avantage pour Blend, selon Ghamsari. Le logiciel bancaire hypothécaire de Blend a traité 23,2 % du total des émissions du marché au second semestre 2022, contre 14,5 % au second semestre 2021. Lisez la suite pour en savoir plus sur les opportunités et les défis que l’IA pose à l’industrie, ce que l’entreprise a à dire sur le risque d’être radiée de la liste New York Stock Exchange (NYSE) et un aperçu de la feuille de route de Blend pour la rentabilité. Cette interview a été condensée et légèrement modifiée pour plus de clarté. Kim: Blend a joué un rôle essentiel dans l’alimentation d’environ un quart des prêts hypothécaires créés pendant le boom du refi. Il semble que la prochaine grande vague soit l’intelligence artificielle. Comment Blend se prépare-t-il pour le ère de l’IA dans l’industrie? Ghamsari : Je pense qu’en ce qui concerne l’IA, il s’agit de combiner une compréhension de ce que le client essaie d’accomplir. Maintenant qu’un système peut comprendre l’essence de la question que le consommateur essaie de comprendre, il (IA) peut réellement faire ce travail pour le LO en arrière-plan, puis lorsque le LO apparaît, ce travail est déjà fait. Certains de ces emprunteurs ont des centaines de produits parmi lesquels ils peuvent choisir. Comment un LO est-il censé garder cela dans sa tête ? C’est trop de contexte, et ce sera un superchargeur pour eux. Pour que cela se produise, vous devez avoir beaucoup de gens qui l’utilisent, ce que fait Blend. Vous devez être connecté à toutes ces sources de données et systèmes internes à la fois pour les clients et etc. – et nous le sommes. Vous devez également être quelque chose que le LO utilise régulièrement. Nous sommes donc dans cette position où je pense que nous pouvons vraiment aider l’industrie, et en particulier les OL, qui essaient de faire fonctionner les choses pour les consommateurs. Kim: Ensuite, je suppose qu’AI pourrait également prendre cette mesure supplémentaire en corrigeant certaines informations pour les LO qu’ils fournissent aux emprunteurs ? Ghamsari : Je pense qu’il y a un élément distinct, qui concerne l’efficacité. Il y a beaucoup plus de possibilités de comprendre ce qui doit être fait sur le dossier de prêt une fois qu’il a déjà traversé l’espace. Comprendre ces exigences et cette documentation, et réellement comprendre les données et dire : « nous avons besoin de cette information supplémentaire » ou « nous avons extrait cette information, et maintenant ce prêt semble devoir changer quelque chose à ce sujet pour le corriger pour une raison quelconque .’ Je pense donc que c’est une opportunité distincte qui, je pense, est également potentiellement assez convaincante. Pensez-y presque comme un copilote pour un souscripteur. Cette même capacité exacte pourrait exister. Kim: Y a-t-il des fonctionnalités que Blend essaie de développer à mesure que l’industrie s’implique davantage dans l’IA ? Ghamsari : Rien que je sois prêt à partager aujourd’hui, mais nous examinons définitivement l’espace de très près. Blend a des choses uniques – comme le nombre de personnes qui utilisent notre système est très important, et tous les systèmes auxquels nous sommes connectés sont très importants. Tout l’historique des données dont nous disposons est très important. Donc, Blend est cette interface entre LO et le consommateur aujourd’hui pour beaucoup de nos clients. Kim: Je suis curieux de savoir comment l’IA peut aider à devenir propriétaire et à puiser dans une clientèle potentielle. Ghamsari : Je pense que c’est le secteur du marché qui bénéficiera le plus de l’IA. La plupart des acheteurs d’une première maison ou des marchés mal desservis ne comprennent pas tous les produits et toutes les choses qu’une banque pourrait les aider à faire ou qu’un prêteur pourrait les aider à faire. Imaginez que vous êtes un prêteur ou un LO ou une banque qui essaie de servir le marché de masse. Afin de les servir vraiment bien, vous devez être capable de faire ce travail sur chaque dossier, et il n’est tout simplement pas évolutif de créer quelque chose qui oblige les LO à passer 20 heures sur chaque facture de dossier pour répondre à cette question. C’est pourquoi je pense que le modèle de copilote est particulièrement important ici, car vous voulez toujours que cet emprunteur ait cet LO. Mais vous voulez que LO puisse faire beaucoup moins de travail pour servir ce client. Kim: Le gros problème en matière d’IA est de se débarrasser de ce biais dans l’apprentissage automatique. Comment pouvons-nous résoudre ce problème ? Ghamsari : Je pense que c’est là qu’il est important d’avoir un humain dans la boucle. Il existe des programmes – qu’il s’agisse du gouvernement ou des banques – en place pour permettre à ces emprunteurs à RPV plus élevé ou à faible revenu d’avoir accès au crédit. Je pense que ce que fait cette (IA) est – en théorie – cela débloque la capacité de rendre chaque situation spécifique aussi personnalisée que possible, ce que ferait un LO s’il pouvait passer 20 heures dans chaque dossier. Kim: Prévoyez-vous d’autres défis autres que le facteur de biais dans l’IA ? Ghamsari : Je pense que la technologie est extrêmement difficile à construire. Il ne s’agit pas seulement de prendre un grand modèle de langage ou d’ajouter une IA ouverte à votre plate-forme. Construire quelque chose qui peut comprendre la complexité de la situation financière d’un consommateur et comprendre tous les produits et programmes qui existent – et comprendre l’intention du consommateur. Ces trois choses sont en fait extrêmement compliquées. Kim: Je souhaite me concentrer sur l’avis que Blend a reçu du NYSE concernant le non-respect des statuts. Le cours de l’action de Blend a augmenté depuis son appel aux résultats du premier trimestre, se rapprochant du niveau de 1 $, grâce à des revenus supérieurs à l’objectif et à une perte d’exploitation en baisse. Dans quelle mesure êtes-vous convaincu que Blend peut respecter les statuts de NYSE ? Ghamsari : Nous avons un plan pour y répondre. Je me sens bien avec ce plan. Évidemment, je pense qu’il n’y a que des défis généraux. Nous augmentons beaucoup notre part de marché en ce moment et aidons beaucoup nos clients. Ce que j’ai toujours dit, c’est – avant tout dans des moments comme celui-ci – qu’il ne s’agit pas de vendre de nouvelles choses aux clients. Il s’agit d’être là pour nos clients existants. Je veux que tout le monde l’utilise (Blend) pour qu’ils puissent en bénéficier. Obtenons une feuille de route prescriptive pour nos clients afin de les aider, et toutes ces autres choses prendront soin d’elles-mêmes. Kim: Je suis curieux de savoir quelle a été la réponse du conseil lorsque Blend a reçu cet avis. Ghamsari : Nous savions que ça allait arriver. Ce n’était pas une surprise pour nous et nous avions un plan. Nous avons écrit une lettre à la Bourse disant voici notre plan. Nous étions donc préparés, nous savions que cela allait arriver et nous avions un plan pour y faire face. Kim: Nous sommes dans un repli d’une activité cyclique. Je me souviens que vous aviez dit qu’au quatrième trimestre de l’année prochaine, Blend afficherait des résultats d’exploitation positifs. Quels sont certains des facteurs externes et internes cruciaux permettant à Blend de récupérer le cours de son action, qui s’échangeait autrefois au-dessus de 20 $ ? Ghamsari : Nous avons dit que la perte d’exploitation nette sera inférieure à 20 millions de dollars au quatrième trimestre de cette année, puis nous serons rentables l’année prochaine. Nous…

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