Filtrering af kunder i udlånsprocessen med automatisering

I udlånsverdenen er risikostyring afgørende for succes. Men med et stigende antal låneansøgninger og et stigende antal forfaldne, hvordan kan långivere effektivt styre risikoen uden at ofre effektiviteten?

Svaret ligger i at automatisere trin i udlånsprocessen.

Automatisering gør det muligt for långivere at udføre strengere kredittjek, indkomstverifikation og andre kritiske verifikationer for at sikre, at kun kvalificerede låntagere godkendes. Ved at bruge automatisering kan långivere også forbedre deres lånebehandlingstider og reducere menneskelige fejl, hvilket sikrer overholdelse af lovgivningen.

Denne artikel vil undersøge fordelene ved at bruge automatisering til at filtrere kunder tidligt i udlånsprocessen, herunder hvordan det kan hjælpe långivere med at minimere risiko, forbedre effektiviteten og øge rentabiliteten. Efterhånden som udlånsmiljøet fortsætter med at ændre sig, vil långivere, der omfavner automatisering, være bedre rustet til at navigere i de kommende udfordringer.

Hvorfor er det vigtigt at filtrere kunderne i låneprocessen?

Långivning er en risikabel forretning, hvor långivere konstant går på en fin linje mellem at give kunder adgang til kredit og samtidig minimere deres risiko for misligholdelse.

Selv under de mest gunstige økonomiske forhold har låntagere med lav kreditscore historisk set været mere tilbøjelige til at komme bagud med deres betalinger for billån, personlige lån og kreditkort.

I USA, for eksempel, kæmper subprime-låntagere i stigende grad for at holde trit med deres betalinger. I midten af ​​2022 blev de stigende forfaldne restancer på subprime-kreditkort og personlige lån, som er mindst 60 dage forsinket, steg hurtigere end normalt, nærmer sig deres præ-pandemiske niveauer.

Denne tendens er et bekymrende signal for långivere, som omhyggeligt skal vurdere låntagere, før de godkender lån. Mens adgang til kredit er afgørende for mange mennesker og virksomheder, skal långivere også beskytte sig mod risikoen for misligholdelse og sikre, at de kan forblive økonomisk solvente i det lange løb.

Filtrering af kunder er en væsentlig del af udlånsprocessen. Det hjælper långivere med at vurdere låntageres kreditværdighed, vurdere risikoen for misligholdelse og sikre, at kun kvalificerede ansøgere bliver godkendt til lån.

Uden ordentlig filtrering risikerer långivere at godkende højrisikolåntagere, hvilket kan føre til øget misligholdelse af lån og tab. Effektive filtreringsmetoder hjælper også långivere med at overholde lovkrav og forhindre svigagtige aktiviteter, som kan have alvorlige konsekvenser for långivere.

Kort sagt, filtrering af kunder er afgørende for långivere for at styre risiko, sikre udlånsydelse og opretholde en rentabel udlånsforretning.

---

Automatiser din realkreditbehandling, underwriting, afsløring af svindel, bankafstemninger eller regnskabsprocesser med en brugerdefineret arbejdsgang, der er klar til brug.

Planlæg en demonstration

---

Fordele ved at filtrere kunder i udlånsprocessen

Fordelene ved kundefiltrering omfatter:

• Tids- og pengebesparelser ved at undgå investeringer i potentielle låntagere med ringe chance for at kvalificere sig til et realkreditlån.
• At undgå dårligt egnede kunder kan forhindre omkostningerne ved at fastholde dårligt egnede kunder, som kan være højere end ved at skaffe gode kunder.
• At slå op med dårlige kunder, før de har mulighed for at misligholde lån, kan forhindre dyre problemer hen ad vejen.
• Proaktivt at afslutte relationer på dine egne præmisser kan være mere fordelagtigt end at vente på, at kunderne går.
• Kundefiltrering kan hjælpe med at genkende låntagere, der kan blive dårlige, selv i realkreditudlånsproces hvor det kan være svært at identificere sådanne låntagere.
• Traditionelle forsikringsprocesser vurderer muligvis ikke kreditværdigheden nøjagtigt for en låntager, der får indkomst fra ikke-traditionelle kilder.
• Filtrering af kunder baseret på indkomst og opsparing, ud over kreditscore, kan være en stærkere forudsigelse for realkreditrisiko.

Automatiseret kundefiltrering

At filtrere kunder manuelt er en besværlig og udfordrende opgave på grund af det overvældende antal låneansøgninger modtaget af låneselskaber.

Kreditrisikoforvaltere, kreditpolitikere og juridiske ressourcer kan have ekspertisen, men gennemgang af dokumenter og vurdering af kreditværdighed kan stadig være kedeligt og udsat for fejl.

På trods af at have et team af eksperter, er det stadig en udfordring at træffe nøjagtige lånebeslutninger og samtidig minimere risikoen. Det er her automatisering kan være en game-changer!

Brug af a låneautomatiseringssystem forenkler den traditionelt lange og komplekse proces med at kontrollere kundernes troværdighed og godkende låneansøgninger, hvilket har været til stor gene i årevis.

Ifølge "Hvordan økonomisk ledelse betaler sig”-undersøgelse foretaget af Oxford Economics, anerkender 73 % af de finansielle ledere, at automatisering forbedrer deres virksomheds økonomifunktions effektivitet.

Kreditprocesautomatisering eliminerer manuelle opgaver og hjælper med at overvinde traditionelle udlånsudfordringer. Systemets analytiske værktøjer gør det muligt for långivere at tilbyde en bedre kundeoplevelse og forbedre effektiviteten og låneydelsen i det lange løb. Tilstedeværelsen af ​​automatisering på låneoprettelsesstadiet resulterer i adskillige fordele, herunder fuld overholdelse af udlånsbestemmelser, en reduktion af lånegodkendelsestiden med flere dage, eliminering af manuelle låneprocesser, hurtigere og mere præcis automatiseret lån underwriting, bedre kundeforholdsstyring, afsløring af svindel og reducerede risici for kompromittering af data.

Fordele ved automatisk kundefiltrering

Nogle af de specifikke fordele ved automatisk kundefiltrering inkluderer:

1. Hurtigere godkendelser for ansøgere – automatisering kan fremskynde arbejdsgange og gennemgå flere låners filer på meget kortere tid, hvilket resulterer i hurtigere godkendelser.
2. Mere effektive arbejdsgange – automatisering kan reducere den tid og de nødvendige ressourcer til manuelle kundefiltreringsprocesser.
3. Øget nøjagtighed – automatisering kan eliminere risikoen for menneskelige fejl i dataindtastning og -behandling, hvilket resulterer i mere nøjagtig kundefiltrering.
4. Bedre risikovurdering – automatisering kan give långivere mere detaljerede finansielle oplysninger om potentielle låntagere, hvilket gør dem i stand til at foretage bedre risikovurderinger.
5. Forbedret adgang til likviditetsanalyser – automatisering kan give långivere et mere holistisk syn på en potentiel låntagers økonomiske helbred, hvilket hjælper dem med at identificere velegnede kunder tidligere i processen.
6. Reducerede udgifter – ved at frafiltrere dårlige kunder tidligere i processen, kan långivere reducere udgifterne til ukvalificerede låntagere og bevare rentabiliteten.
7. Udvidet kundebase – automatisering og pengestrømsanalyse før tegning kan fange nye kunder, der ikke betjenes af traditionelle långivere, der udelukkende er afhængige af kreditbureaudata.

Ikke overraskende, McKinsey rapporteret i 2022 øgede over 60 procent af de adspurgte finansielle institutioner deres udnyttelse af nye former for data og avancerede analytiske teknikker såsom maskinlæring til kreditporteføljestyring i de sidste to år. En endnu større procentdel, mere end 75 procent, forventede, at disse tendenser ville fortsætte i de næste to år.

---

Automatiser din realkreditbehandling, underwriting, afsløring af svindel, bankafstemninger eller regnskabsprocesser med en brugerdefineret arbejdsgang, der er klar til brug.

Planlæg en demonstration

---

Hvordan automatiserer man kundefiltrering for udlån?

Ved at udnytte avancerede teknologier såsom kunstig intelligens og maskinlæring kan långivere automatisere adskillige vigtige trin i kundefiltreringsprocessen, såsom onboarding af låntagere, dataudtræk, lånerprækvalifikation, kreditrisikovurdering og værdiansættelse af sikkerhedsstillelse.

Disse automatiseringsværktøjer hjælper långivere med at strømline deres operationer, reducere tiden og omkostningerne forbundet med manuel behandling og i sidste ende træffe bedre lånebeslutninger. Med automatisering kan långivere også tilpasse krav til låntagers berettigelse og kategorisere låntagere baseret på foruddefinerede parametre, såsom lånetype, geografisk placering og lånertype.

Derudover giver automatisering långivere mulighed for at tildele lånebehandlingsopgaver til relevante medarbejdere baseret på deres tilgængelighed og placering, hvilket forbedrer effektiviteten og reducerer fejl.

Der er flere trin, der kan automatiseres i kundefiltreringsprocessen:

1. Brug konfigurerbare registreringsformularer til onboarding af låner.
2. Indstil låntagers berettigelseskrav baseret på interne udlånspolitikker.
3. Automatiser dataudtræk og validering fra dokumenter leveret af låner.
4. AI-aktiveret låner prækvalifikation mod forudindstillede krav.
5. Automatiser lånerkategorisering efter brugerdefinerede parametre.
6. Bekræft KYC/AML baseret på geografi.
7. Automatiser behandling af låntagerkreditdokumentation i forskellige formater.
8. Automatiser vurdering af låntagers kreditrisiko baseret på brugerdefinerede kriterier.
9. Automatiser scoring af forretningskreditrisiko baseret på misligholdelsessandsynlighed og -tab givet misligholdelsesmodeller.
10. Automatiser lånebehandling opgaver og kommunikation med låntagere.

Hvordan kan Nanonets hjælpe med at automatisere kundefiltrering?

Nanonets er et AI-aktiveret OCR-værktøj til dataudtræk, der kan lette kundeevaluering i låneprocessen ved at automatisere udtrækningen af ​​data fra forskellige dokumenter leveret af kunden. Denne teknologi kan fange vigtige økonomiske oplysninger fra kontoudtog, skattedokumenter, lønsedler og andre kilder med en høj grad af nøjagtighed, hvilket reducerer risikoen for fejl og unøjagtigheder, der kan opstå ved manuel dataindtastning.

Ved at bruge Nanonets kan långivere strømline låneansøgningsproces, hvilket sparer tid og reducerer arbejdsbyrden for låneansvarlige. Dette giver også långivere mulighed for at behandle et større antal låneansøgninger, hvilket resulterer i hurtigere behandlingstider for lånegodkendelser.

Derudover kan Nanonets gøre det muligt for långivere at udføre mere omfattende og præcise analyser af potentielle låntageres økonomiske status, hvilket hjælper dem med at identificere velegnede kunder og undgå ukvalificerede låntagere. Långivere kan også bruge de udtrukne data til at udføre indkomstanalyse, risikomodellering og pengestrømsanalyse, som kan give et mere komplet billede af låntagers økonomiske helbred ud over traditionelle kreditbureaudata alene.

---

Automatiser din realkreditbehandling, underwriting, afsløring af svindel, bankafstemninger eller regnskabsprocesser med en brugerdefineret arbejdsgang, der er klar til brug.

Planlæg en demonstration

---

Tag væk

Ved at implementere automatisering i de tidlige stadier af låneprocessen kan långivere nyde godt af adskillige fordele, såsom evnen til at identificere egnede kunder og filtrere ukvalificerede låntagere fra.

Med teknologi som Nanonets' dokumentfangstteknologi kan långivere analysere pengestrømsdata fra flere kilder, hvilket gør dem i stand til at opnå en omfattende forståelse af en låntagers finansielle status ud over blot kreditbureaudata. Denne automatisering kan også hjælpe långivere med at reducere omkostninger forbundet med ukvalificerede låntagere, forbedre rentabiliteten og udvide rækken af ​​acceptable kreditrisici øverst i tragten, hvilket potentielt tiltrækker nye kunder, som måske ikke serviceres af traditionelle långivere, der udelukkende er afhængige af kreditbureau data.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Viden forstærket. Adgang her.
• Udmøntning af fremtiden med Adryenn Ashley. Adgang her.
• Kilde: https://nanonets.com/blog/automated-customer-filtering-for-lending-process/