Главный редактор Сара Уилер встретилась с техническим директором UWM Джейсоном Бресслером на Подкаст HousingWire Daily поговорить о технологиях и о том, как UWM использует их ИИ конкретно. Это интервью было отредактировано для обеспечения длины и ясности, но вы можете прослушать весь выпуск. здесь.
Сара Уилер: Как UWM использует искусственный интеллект?
Джейсон Бресслер: Буквально во всем, что мы сейчас делаем. Мы построить против купить, поэтому у нас есть возможность, которую многие другие компании не имеют, сделать это так быстро, как мы, поскольку мы создали собственных арендаторов ИИ. И затем, поскольку мы создали все наши собственные продукты, мы можем начать использовать ИИ и встроить его в существующие наборы продуктов, которые у нас уже есть. И вот мы это сделали, буквально почти по всем направлениям.
У нас также есть возможность создать данные и озеро данных и начать практически с нуля, чтобы реорганизовать данные за 35 лет в очень простой в использовании и правильный формат, чтобы иметь возможность правильно использовать эти функции ИИ.
С.В.: ИИ может означать разные вещи для разных людей. Как вы об этом думаете?
Джей Би: ИИ, по своей сути, не является чем-то новым. Весь ИИ — это прогнозная аналитика, даже в генеративный ИИ например, ChatGPT, чат-боты и тому подобное. Все, что он делает, — это собирает данные и прогнозирует результаты, или, в генеративном искусственном интеллекте, то, что вы ожидаете услышать от ответа. Машинное обучение, вероятно, является тем местом, где ИИ используется больше всего для людей, которые действительно хотят повысить эффективность своих бизнес-платформ, своего рабочего процесса и тому подобного.
С.В.: Некоторые аспекты автоматизации и искусственного интеллекта существуют уже много лет, особенно в такой компании, как UWM, где есть все эти данные. И если у вас нет правильных данных и вы знаете, что эти данные хороши, вы фактически начинаете с меньшего нуля.
Джей Би: Вы правы, вы начинаете с меньшего нуля. И хорошая новость в том, что все мы начинаем с меньшего, чем ноль. Нигде нет организации, будь то в сфере ипотечного кредитования, финансовых технологий или в любой другой отрасли, которая год за годом отлично справлялась бы со сбором своих данных.
Если мы возьмем ипотечную индустрию — каждый раз, когда мы заняты, никто не заботится о своих данных и не имеет хорошей долгосрочной стратегии. Мы все просто пытались остаться на плаву. Независимо от того, как вы это нарезаете, факт остается фактом: мусор внутри даст вам мусор обратно, просто он будет красивее и упакован немного лучше. И поэтому ключом ко всему этому является уверенность в том, что у вас есть надежная структура данных и надежный план данных, прежде чем вы действительно начнете двигаться вперед.
СВ: Что вы думаете о балансе между людьми и ИИ?
Джей Би: За 36-37 лет нашей деятельности мы ни разу никого не увольняли. И это обязательно будет продолжаться. Независимо от того, насколько активно мы используем ИИ, мы настолько заинтересованы в членах нашей команды, их росте с помощью UWM и их карьерном пути, что мы бы не стали [заменять их ИИ] — абсолютно нет.
Люди должны задуматься: как мне сохранить тех людей, которые у меня есть? И как их правильно дрессировать? И как мне использовать ИИ в существующем рабочем процессе, в существующих продуктах, которые у меня есть, чтобы мне не нужно было нанимать больше людей. Мне нужно уметь хорошо работать с командой, которая у меня есть, давать им почувствовать вызов, давать им чувствовать себя удовлетворенными. Но по мере того, как начинает появляться больше бизнеса, мне не придется нанимать больше людей, я смогу позволить технологии делегировать массу задач, за которые я платил людям.
СВ: Что вы думаете о скорости изменений с помощью ИИ? Вы придерживаетесь размеренного подхода или хотите быть первым и быстрым?
Джей Би: Я известен тем, что говорю, что не пользуюсь услугами поставщиков — я держу все внутри себя и полагаюсь на свою семью из 1600 ИТ-специалистов, которые смогут справиться с этим. Но правда в том, что иногда нам приходится сотрудничать с другими компаниями. Но я никогда не хочу быть обязанным кому-либо, кто не является частью UWM, поэтому во всем построенном нами моделировании, включая генеративный ИИ, мы создали нашу серверную часть, чтобы иметь возможность делать подключи и играй.
Мы построили его так, чтобы при необходимости можно было отозвать одного поставщика и одного партнера и заменить их другими. Мы сделали это несколько бессмысленным опытом, чтобы иметь возможность сказать: «Эй, у нас есть продукт, мы создали этот продукт, мы владеем этим продуктом, мы контролируем этот продукт, и с ним не нужно сотрудничать». кто-нибудь. А если партнер отстает в технологиях, то мы можем очень быстро переключиться на кого-то другого и дать ему возможность предоставлять услуги, которые мы должны предоставить членам команды наших брокеров, чтобы иметь возможность продолжать выравнивать правила игры. а затем превзойти правила игры для всех остальных.
Вопрос, который мне задают чаще всего: заменит ли ИИ мою работу? И ответ очень прост и очень однозначен. Нет, ИИ не заменит вашу работу. Люди, использующие ИИ, заменят вам работу.
СВ: У вас огромная команда, и у вас есть часы работы, куда люди могут прийти и понравиться презентациям. Когда дело доходит до ИИ, видели ли вы, чтобы люди были в восторге от некоторых возможностей?
Джей Би: Боже мой, они так взволнованы. Это постоянный поток людей с разными идеями, разными решениями. Но что еще лучше, каждый хочет понять стратегию того, куда мы идем и почему мы выбираем этот путь. Члены нашей команды остаются с компанией и с нами все дольше и дольше. Они понимают, почему мы сделали все именно так, и могут предложить решения, потому что они были вовлечены в создание технологии или ее использование.
Итак, они могут прийти и сказать: «Эй, теперь, когда у меня есть базовое представление об ИИ, а также о направлении и стратегии, по которым мы движемся, я думаю, нам следует полностью все изменить и сделать это таким образом». И именно здесь рождаются лучшие идеи. И я могу дать им возможность действительно заняться этим.
С.В.: У вас такое большое количество сотрудников, что экономия 10 минут, а может быть, даже пяти минут, умноженная на тысячи сотрудников — именно здесь рентабельность инвестиций может вырасти довольно быстро.
Джей Би: Реальная рентабельность инвестиций такова: можем ли мы предоставить тот же опыт, которого брокеры и заемщики ожидают от UWM? У всех нас есть секретные секреты, которые делают нас успешными как ипотечные компании. И это значит принять этот секретный соус, а затем выяснить, как его никогда не потерять, независимо от того, чем занимается бизнес. И именно здесь действительно должны вступить в игру технологии, решения и тому подобное — не только с ИИ, но и в целом, что касается рентабельности инвестиций.
SW: Какую часть того, что вы используете, представляет собой ген ИИ?
Джей Би: Начиная с поколения искусственного интеллекта, мы хотим предоставлять информацию нашим брокерам и членам нашей внутренней команды в диалоговой форме, которая происходит невероятно быстро и дает им ответы не так, как они традиционно получали бы их, идя в библиотеку и пытаясь посмотреть книгу. И вы можете пойти гораздо дальше с помощью этих генеративных элементов, чтобы начать автоматические разговоры.
А затем, когда ИИ действительно выходит на следующий уровень, он задает вопросы, основанные на его поведении внутри наших систем. Когда они перемещаются по экрану, мы можем поддерживать порождающие беседы во время их работы. Чтобы иметь возможность сказать: эй, знаете что, возможно, вы захотите сделать это прямо сейчас или выбираете этот продукт, но, кстати, есть еще четыре продукта, и если вы добавите еще один документ, мы сможем проанализировать, что это во-вторых, и сказать вам, что этот продукт может быть лучше для вашего заемщика прямо сейчас.
Именно здесь то, что мы называем традиционным ИИ, объединяется с генеративным ИИ, чтобы создать опыт, который действительно улучшает работу, которую кто-то делает, и делает его умнее, быстрее и эффективнее в том, что он делает.
С.В.: Какие аспекты использования ИИ вас беспокоят?
Джей Би: В финансовой сфере все сводится к этике принятия финансовых решений на основе компьютерного моделирования. Именно здесь, я думаю, возникает самая большая проблема. Вы можете беспокоиться о мошенничестве, но... я думаю, что более важно не отказывать потенциальным заемщикам только на основе компьютерных моделей. И именно с этого начнется следующий шаг и следующая эволюция ИИ в финансовых услугах. Технология развивается так быстро и может обучаться так быстро, что трудно понять, где будут находиться эти ограждения, потому что пока никто на самом деле не использует искусственный интеллект в его полной мере.
С.В.: На данный момент, я думаю, что одна из вещей, вокруг которой мы видим больше всего колебаний, — это принятие решений. Кредиторы используют ИИ, чтобы делать всевозможные вещи, чтобы ускорить транзакцию и т. д. Чего пока никто не хочет трогать 10-футовым шестом, так это того, чтобы ИИ принимал какие-либо решения по кредиту. Что вы чувствуете по этому поводу?
Джей Би: Я бы сказал, что определенно есть кто-то, кто смотрит на то, чтобы ИИ принимал решения, и наверняка был бы рад прикоснуться к этому! Так что я думаю, это просто вопрос того, к чему у тебя аппетит. технологии и как быстро вы можете действовать, каково ваше понимание ипотечной индустрии и как эта технология может вписаться в этот процесс, чтобы иметь возможность это сделать.
СВ: Мы слышали регуляторы говорят, что когда дело доходит до ИИ, по-прежнему действуют те же правила. Если ваш ИИ что-то решает, мы по-прежнему возлагаем на вас ответственность за все, что делает эта технология, потому что вы создали эту технологию. И один из юристов, с которым я разговаривал, сказал: если человек допустил ошибку, я могу объяснить это регулирующему органу, но если машина, которую вы построили, допустила ошибку, это менее понятно.
ЯС: Я бы почти сказал, что это не так. Самый важный момент, если вы посмотрите на принятие решений, — это уровень уверенности в том, что представляют собой данные, что вы пытаетесь решить и как вы это решили. Итак, если вы потратили время на то, чтобы убедиться, что у вас есть полностью поддающаяся проверке уверенность в том, что вы делаете, как выглядит это моделирование, и вы протестировали его до смерти, и у вас есть этот уровень комфорта — это почти похоже на разговор с человеком. потому что вы можете показать логику того, что именно сделало это моделирование, и почему именно оно это сделало.
И тогда вы действительно сможете указать, где он нашел всю информацию, как он ее извлек, как рассчитал — все это. Все создает бумажный след: люди и машины создают бумажный след. Это просто гарантия того, что когда дело доходит до технологии, вы создали надлежащий документальный след, чтобы иметь возможность показать, почему были приняты решения либо скорректировать ее, либо оправдать это решение.
English