IDC金融行业研究团队（IDC Financial Insights）就全球银行业——银行对公业务、保险业、支付科技、资本市场（资管科技）及数字信贷领域分别给出了2024年十大预测。
IDC FutureScape：全球数字信贷2024年十大预测（Doc #US51287823，2023年10月）给出了具体预测内容
预测1：负责任的AI（Responsible AI）
到2026年，75%的金融机构贷款机构将增加贷款人员资源，专门确保在信贷决策中遵守可解释AI的新法规。
使用 AI 解决方案进行信贷决策存在风险。由于AI 及其机器学习算法是在大型数据集的历史交易上训练的，结果无法完全控制和预测，这使得贷款中可能存在偏见和歧视性做法。美国和欧洲的金融业监管机构正在密切关注贷款机构对AI和机器学习的使用。美国CFPB警告，当金融机构对借款人的信贷申请采取不利行动或拒绝借款人的信贷申请时，要给出可解释的理由。
预测2：企业智能（Enterprise Intelligence）
到2025年，33%的金融机构将在其贷款业务中集成企业智能，这将减少50%的信贷决策时间。
现在银行和信用合作社贷款人正在转向人工智能和认知技术，以改变他们处理贷款发放和信贷决策的方式。这涉及简化端到端贷款处理功能，包括数据采集、文档管理、申请人验证、信用分析和核保。一个关键因素在于建立一个企业智能系统，该系统在加速贷款发放和信贷决策等复杂流程方面向前迈出了一大步。企业智能通过与位置无关的数据、分析、 人工智能、机器学习和自动化，帮助贷款机构更快、更准确地做出决策，不仅可以提高信贷决策速度，还能降低风险。
预测3：生成式AI在贷款业务中的应用（Gen AI Lending）
到2026年，25%的金融机构/金融科技贷款机构将使用生成式AI来确保贷款监管合规，以避免罚款和处罚。
对于金融机构艰巨且需要大量人力的合规任务，生成式AI技术将成为关键数字助手。生成式AI可以快速读取数千页的文档，同时识别风险并检测任何违反过去信贷决策的合规行为。它还可以对违规行为提出纠正措施建议，贷款工作人员可以审查这些建议，以了解贷款政策和程序的变化。此外，生成式AI将持续监控所有州和联邦贷款法规，确保过去和未决的贷款决策符合要求，同时更新任何可能影响贷款人信贷决策流程的新监管指南或法律。
到2026年，身份欺诈的增加将促使25%的银行使用AI进行贷款中的身份欺诈识别。
在过去几年中，身份欺诈一直是联邦贸易委员会（FTC）报告的第一大欺诈类型，而且预计将继续增长——可能会在未来几年内保持第一的位置。越来越多的贷款机构将利用以AI作为其流程核心部分来进行反欺诈。以往，欺诈识别规则是相当静态的，主要是使用一系列指标来确定是否生成欺诈警报。AI使金融机构能够超越过去的静态欺诈警报规则，使用更多的数据并更快地处理数据，从而在完成金融交易之前识别和防止欺诈。
预测5：以客户为中心（Customer Centric）
到2025年，30%的零售银行贷款机构将转向基于AI的催收方法，从而能够响应客户的个性化需求，并通过任何首选渠道提供互动。
金融机构催收部门当前的运营模式过于依赖手动流程和基本的分段技术，无法通过数据化实现新功能。未来，技术和统计学、数学分析（例如，预测和规范性模型）和心理学的应用将在催收当中发挥比现在更大的作用，以确保能够处理广泛的客户需求。以分析为主导的个性化催收需要在方法之间取得适当的平衡，包括正确的消息传递（语气）和建议的方案，例如以正确的方式传递每条消息和选择最佳的传递渠道组合。正确渠道战略的一个重要组成部分是在确保客户偏好和隐私的同时最大限度地利用自动化。已经使用的自动拨号器必须辅之以个性化计时以及由机器学习和自然语言程序算法编写的脚本。
预测6：供应链即时支付（Supply Chain RTP）
到2027年，支持供应链的B2B支付中有20%将被即时支付。
在 COVID-19 疫情之后，供应链恢复，买家和供应商正在寻找提高合作效率和韧性的方法。支付可能是该过程的关键部分。即时支付提供了其他系统无法比拟的优势。虽然消费者和企业都可以实现这些优势，但B2B的优势累积得更快，将被大量采用。即时支付可以提升速度、降低风险、简化付款管理并减少错误。但是，采用即时支付需要企业采用新的流程、技术和管理系统，这可能是一项重大投资。因此，即时支付将以相对缓慢的速度获得市场份额。这是目前只有20%的供应链支付会转向即时支付的原因。
预测7：区块链——分布式账本技术（Blockchain-DLT）
到2026年，50%的金融机构将依靠区块链/分布式账本技术在反洗钱及合格机构买家验证、合格投资者认证等方面验证账户和身份的真实性。
区块链有望彻底改变金融机构在开户、登录和持续合规方面的后台运营方式。身份在客户准入、反洗钱（AML）、合格机构买家（QIB）验证、管理交易对手风险等方面发挥着关键作用。区块链/分布式账本技术已被证明是跟踪和验证身份的理想解决方案。IDC预测，到2026年，50%的金融机构将依赖区块链/分布式账本来跟踪和验证客户的真实身份。
预测8：嵌入式贷款（Embedded Lending）
到2025年，35%需要营运资金的中小企业在获得所需资金时，会选择嵌入式贷款方式，如B2B 先买后付（BNPL），而不是传统金融机构。
嵌入式贷款的效率和可及性极大地促进了其在中小企业的采用。传统金融机构的贷款审批流程冗长，嵌入式贷款解决方案可提供更快的审批和付款。例如，B2B先买后付使企业能够使用灵活的还款期限进行购买，使他们能够更有效地管理财务、抓住增长机会并应对财务挑战，而没有与传统贷款相关的障碍。
预测9：中小企业行业生态（SME Ecosystem）
到2027年，35%的中小企业将通过行业生态驱动的供应链金融平台获得融资。
通过供应链为中小企业融资一直是一个相当大的挑战，因为中小企业往往财务状况不佳且运营风险高。其挑战在于如何使中小企业的信用评估更多地依赖于其供应链合作伙伴网络，而不仅仅是中小企业的财务和信用记录。中小企业商品、物流、资本和运营信息数据流的可访问性对于建立更全面的中小企业信用评估流程至关重要。相关行业生态涉及来自核心企业、中小企业、物流和交通行业、电子商务平台、技术和解决方案提供商、金融机构、金融科技等的合作伙伴，其理念是合作伙伴之间共享数据、专业知识和流程，为解决数据流不对称问题提供一种可行的途径。
预测10：中小企业替代数据（SME Alternative Data）
到2026年，40%的中小企业将探索和采用发票融资服务，以释放现金流并加快营运资金周期，并利用信贷决策和承销的替代数据。
在后疫情时代，发票融资为中小企业融资提供了一种解决方案。它使中小企业能够通过将未付发票出售给财务提供商来立即获得现金，这可以提供即时获得资金的机会并改善他们的现金流。通常，发票融资需要根据特定发票或应收账款提供资金。单纯依靠传统的信用评估方法可能无法准确反映中小企业当前的财务状况。整合其他数据源，如现金流分析、交易数据或在线销售数据，可以提供实时信息，从而做出更精确的信贷决策。
