Filtern von Kunden im Kreditvergabeprozess mit Automatisierung

In der Welt der Kreditvergabe ist Risikomanagement entscheidend für den Erfolg. Aber wie können Kreditgeber angesichts einer wachsenden Zahl von Kreditanträgen und einer steigenden Zahl von Zahlungsausfällen das Risiko effektiv managen, ohne die Effizienz zu opfern?

Die Antwort liegt in der Automatisierung von Schritten im Kreditvergabeprozess.

Die Automatisierung ermöglicht es Kreditgebern, strengere Kreditprüfungen, Einkommensprüfungen und andere wichtige Überprüfungen durchzuführen, um sicherzustellen, dass nur qualifizierte Kreditnehmer zugelassen werden. Durch den Einsatz von Automatisierung können Kreditgeber auch ihre Kreditbearbeitungszeiten verkürzen und menschliche Fehler reduzieren, wodurch die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sichergestellt wird.

In diesem Artikel werden die Vorteile der Verwendung von Automatisierung zum frühen Filtern von Kunden im Kreditvergabeprozess untersucht, einschließlich der Frage, wie sie Kreditgebern helfen kann, Risiken zu minimieren, die Effizienz zu verbessern und die Rentabilität zu steigern. Da sich das Kreditumfeld weiter verändert, werden Kreditgeber, die sich für die Automatisierung entscheiden, besser gerüstet sein, um die bevorstehenden Herausforderungen zu meistern.

Warum ist es wichtig, Kunden im Kreditprozess zu filtern?

Die Bereitstellung von Krediten ist ein riskantes Geschäft, da Kreditgeber ständig einen schmalen Grat zwischen dem Zugang zu Krediten für Kunden und der Minimierung ihres Ausfallrisikos gehen.

Selbst unter den günstigsten wirtschaftlichen Bedingungen gerieten Kreditnehmer mit niedriger Kreditwürdigkeit in der Vergangenheit mit größerer Wahrscheinlichkeit mit ihren Zahlungen für Autokredite, Privatkredite und Kreditkarten in Verzug.

In den Vereinigten Staaten zum Beispiel haben Subprime-Kreditnehmer zunehmend Schwierigkeiten, mit ihren Zahlungen Schritt zu halten. Mitte 2022 die steigenden Zahlungsrückstände bei Subprime-Kreditkarten und Privatkrediten, die mindestens 60 Tage überfällig sind, schneller als normal gestiegen, nähert sich ihrem Niveau vor der Pandemie.

Dieser Trend ist ein besorgniserregendes Signal für Kreditgeber, die Kreditnehmer sorgfältig prüfen müssen, bevor sie Kredite genehmigen. Während der Zugang zu Krediten für viele Menschen und Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist, müssen sich Kreditgeber auch vor dem Ausfallrisiko schützen und sicherstellen, dass sie langfristig finanziell zahlungsfähig bleiben.

Das Filtern von Kunden ist ein wesentlicher Bestandteil des Kreditvergabeprozesses. Es hilft Kreditgebern, die Kreditwürdigkeit von Kreditnehmern zu bewerten, das Ausfallrisiko einzuschätzen und sicherzustellen, dass nur qualifizierte Antragsteller für Kredite zugelassen werden.

Ohne eine angemessene Filterung laufen Kreditgeber Gefahr, Kreditnehmer mit hohem Risiko zu genehmigen, was zu erhöhten Kreditausfällen und -verlusten führen kann. Effektive Filtermethoden helfen Kreditgebern auch dabei, regulatorische Anforderungen einzuhalten und betrügerische Aktivitäten zu verhindern, die schwerwiegende Folgen für Kreditgeber haben können.

Kurz gesagt, das Filtern von Kunden ist für Kreditgeber entscheidend, um Risiken zu managen, die Kreditleistung sicherzustellen und ein profitables Kreditgeschäft aufrechtzuerhalten.

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Vorteile der Filterung von Kunden im Kreditvergabeprozess

Zu den Vorteilen der Kundenfilterung gehören:

• Zeit- und Geldersparnis durch Vermeidung von Investitionen in potenzielle Kreditnehmer mit geringer Chance auf eine Hypothek.
• Durch die Vermeidung von Kunden mit schlechter Eignung können die Kosten für die Bindung von Kunden mit schlechter Eignung vermieden werden, die höher sein können als die Gewinnung von Kunden mit guter Eignung.
• Sich von schlechten Kunden zu trennen, bevor sie die Chance haben, mit Krediten in Verzug zu geraten, kann später teure Probleme verhindern.
• Das proaktive Beenden von Beziehungen zu Ihren eigenen Bedingungen kann vorteilhafter sein, als darauf zu warten, dass Kunden gehen.
• Die Kundenfilterung kann helfen, Kreditnehmer zu erkennen, die möglicherweise schlecht passen, selbst in der Hypothekendarlehensprozess wo es schwierig sein kann, solche Kreditnehmer zu identifizieren.
• Herkömmliche Underwriting-Prozesse können die Kreditwürdigkeit eines Kreditnehmers, der Einkünfte aus nicht traditionellen Quellen bezieht, möglicherweise nicht genau beurteilen.
• Das Filtern von Kunden nach Einkommen und Ersparnissen zusätzlich zu den Kredit-Scores kann ein stärkerer Indikator für das Hypothekenrisiko sein.

Automatisierte Kundenfilterung

Das manuelle Filtern von Kunden ist aufgrund der überwältigenden Anzahl von Kreditanträgen, die Kreditunternehmen erhalten, eine mühsame und herausfordernde Aufgabe.

Kreditrisikomanager, Kreditpolitiker und Rechtsexperten verfügen zwar über das nötige Fachwissen, aber die Überprüfung von Dokumenten und die Beurteilung der Kreditwürdigkeit kann immer noch mühsam und fehleranfällig sein.

Trotz eines Expertenteams bleibt es eine Herausforderung, genaue Kreditentscheidungen zu treffen und gleichzeitig das Risiko zu minimieren. Hier kann Automatisierung ein Spielveränderer sein!

Die Verwendung von a Kreditautomatisierungssystem vereinfacht den traditionell langwierigen und komplexen Prozess der Überprüfung der Kundenglaubwürdigkeit und der Genehmigung von Kreditanträgen, der seit Jahren eine große Unannehmlichkeit darstellt.

Entsprechend der "Wie sich Finance Leadership auszahltIn einer von Oxford Economics durchgeführten Umfrage bestätigen 73 % der Führungskräfte im Finanzbereich, dass die Automatisierung die Effizienz der Finanzfunktion ihres Unternehmens verbessert.

Kreditprozessautomatisierung eliminiert manuelle Aufgaben und hilft bei der Bewältigung traditioneller Herausforderungen bei der Kreditvergabe. Die Analysetools des Systems ermöglichen es Kreditgebern, ein besseres Kundenerlebnis zu bieten und die Effizienz und Kreditperformance langfristig zu verbessern. Das Vorhandensein von Automatisierung in der Kreditvergabephase führt zu mehreren Vorteilen, einschließlich der vollständigen Einhaltung der Kreditvergabevorschriften, einer Verkürzung der Kreditgenehmigungszeit um mehrere Tage, der Eliminierung manueller Kreditprozesse, schneller und genauer automatisiertes Darlehen Underwriting, besseres Kundenbeziehungsmanagement, Betrugserkennung und geringeres Risiko einer Datenkompromittierung.

Vorteile der automatisierten Kundenfilterung

Zu den spezifischen Vorteilen der automatisierten Kundenfilterung gehören:

1. Schnellere Genehmigungen für Antragsteller – Automatisierung kann Arbeitsabläufe beschleunigen und die Dateien von mehr Kreditnehmern in viel kürzerer Zeit prüfen, was zu schnelleren Genehmigungen führt.
2. Effizientere Arbeitsabläufe – Automatisierung kann den Zeit- und Ressourcenaufwand für manuelle Kundenfilterprozesse reduzieren.
3. Erhöhte Genauigkeit – Automatisierung kann das Risiko menschlicher Fehler bei der Dateneingabe und -verarbeitung eliminieren, was zu einer genaueren Kundenfilterung führt.
4. Bessere Risikobewertung – Automatisierung kann Kreditgebern detailliertere Finanzinformationen über potenzielle Kreditnehmer liefern, sodass sie bessere Risikobewertungen vornehmen können.
5. Verbesserter Zugang zu Cashflow-Analysen – Automatisierung kann Kreditgebern eine ganzheitlichere Sicht auf die finanzielle Gesundheit eines potenziellen Kreditnehmers bieten und ihnen dabei helfen, geeignete Kunden früher im Prozess zu identifizieren.
6. Reduzierte Kosten – Durch das frühere Herausfiltern schlechter Kunden im Prozess können Kreditgeber die Kosten unqualifizierter Kreditnehmer reduzieren und die Rentabilität aufrechterhalten.
7. Erweiterter Kundenstamm – Automatisierung und Cashflow-Analyse vor dem Underwriting können neue Kunden gewinnen, die nicht von traditionellen Kreditgebern bedient werden, die sich ausschließlich auf Kreditauskunfteien verlassen.

Kein Wunder, McKinsey berichtet im Jahr 2022, dass über 60 Prozent der befragten Finanzinstitute ihre Nutzung neuer Datenformen und fortschrittlicher Analysetechniken wie maschinelles Lernen für das Kreditportfoliomanagement in den letzten zwei Jahren verstärkt haben. Ein noch größerer Prozentsatz, mehr als 75 Prozent, erwartet, dass sich diese Trends in den nächsten zwei Jahren fortsetzen werden.

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Wie lässt sich die Kundenfilterung für die Kreditvergabe automatisieren?

Durch den Einsatz fortschrittlicher Technologien wie KI und maschinelles Lernen können Kreditgeber mehrere wichtige Schritte im Kundenfilterprozess automatisieren, wie z. B. Kreditnehmer-Onboarding, Datenextraktion, Kreditnehmer-Vorqualifizierung, Kreditrisikobewertung und Sicherheitenbewertung.

Diese Automatisierungstools helfen Kreditgebern, ihre Abläufe zu rationalisieren, den Zeit- und Kostenaufwand für die manuelle Bearbeitung zu reduzieren und letztendlich bessere Kreditentscheidungen zu treffen. Mit der Automatisierung können Kreditgeber auch die Zulassungsvoraussetzungen für Kreditnehmer anpassen und Kreditnehmer basierend auf vordefinierten Parametern wie Kreditart, geografischem Standort und Kreditnehmertyp kategorisieren.

Darüber hinaus ermöglicht die Automatisierung den Kreditgebern, Kreditbearbeitungsaufgaben den entsprechenden Mitarbeitern basierend auf ihrer Verfügbarkeit und ihrem Standort zuzuweisen, wodurch die Effizienz verbessert und Fehler reduziert werden.

Es gibt mehrere Schritte, die im Kundenfilterprozess automatisiert werden können:

1. Verwenden Sie konfigurierbare Registrierungsformulare für das Onboarding von Kreditnehmern.
2. Legen Sie die Zulassungsvoraussetzungen für Kreditnehmer basierend auf internen Kreditvergaberichtlinien fest.
3. Automatisieren Sie die Datenextraktion und -validierung aus den vom Kreditnehmer bereitgestellten Dokumenten.
4. KI-fähige Kreditnehmer-Vorqualifizierung anhand voreingestellter Anforderungen.
5. Automatisieren Sie die Kreditnehmerkategorisierung durch benutzerdefinierte Parameter.
6. Verifizieren Sie KYC/AML basierend auf der Geografie.
7. Automatisieren Sie die Verarbeitung von Kreditdokumenten für Kreditnehmer in verschiedenen Formaten.
8. Automatisierte Bewertung des Kreditrisikos des Kreditnehmers anhand benutzerdefinierter Kriterien.
9. Automatisiertes Scoring des Geschäftskreditrisikos basierend auf Ausfallwahrscheinlichkeits- und Verlustquotenmodellen.
10. Kreditbearbeitung automatisieren Aufgaben und Kommunikation mit Kreditnehmern.

Wie können Nanonets helfen, die Kundenfilterung zu automatisieren?

Nanonets ist ein KI-fähiges OCR-Tool zur Datenextraktion, das die Kundenbewertung im Kreditprozess erleichtern kann, indem es die Extraktion von Daten aus verschiedenen vom Kunden bereitgestellten Dokumenten automatisiert. Diese Technologie kann wichtige Finanzinformationen aus Kontoauszügen, Steuerdokumenten, Gehaltsabrechnungen und anderen Quellen mit hoher Genauigkeit erfassen, wodurch das Risiko von Fehlern und Ungenauigkeiten verringert wird, die bei der manuellen Dateneingabe auftreten können.

Durch die Verwendung von Nanonets können Kreditgeber die Kreditantragsprozess, was Zeit spart und die Arbeitsbelastung für Kreditsachbearbeiter verringert. Dies ermöglicht es Kreditgebern auch, ein größeres Volumen an Kreditanträgen zu bearbeiten, was zu schnelleren Bearbeitungszeiten für Kreditgenehmigungen führt.

Darüber hinaus können Nanonets Kreditgeber in die Lage versetzen, eine umfassendere und genauere Analyse des Finanzstatus potenzieller Kreditnehmer durchzuführen, was ihnen hilft, geeignete Kunden zu identifizieren und unqualifizierte Kreditnehmer zu vermeiden. Kreditgeber können die extrahierten Daten auch verwenden, um Einkommensanalysen, Risikomodelle und Cashflow-Analysen durchzuführen, die ein vollständigeres Bild der finanziellen Gesundheit des Kreditnehmers liefern können, das über die herkömmlichen Kreditauskunfteien hinausgeht.

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wegnehmen

Durch die Implementierung der Automatisierung in den frühen Phasen des Kreditvergabeprozesses können Kreditgeber mehrere Vorteile genießen, z. B. die Möglichkeit, geeignete Kunden zu identifizieren und unqualifizierte Kreditnehmer herauszufiltern.

Mit Technologien wie der Dokumentenerfassungstechnologie von Nanonets können Kreditgeber Cashflow-Daten aus mehreren Quellen analysieren und so ein umfassendes Verständnis des Finanzstatus eines Kreditnehmers erhalten, das über die bloßen Kreditauskunfteien hinausgeht. Diese Automatisierung kann Kreditgebern auch dabei helfen, die mit unqualifizierten Kreditnehmern verbundenen Kosten zu senken, die Rentabilität zu verbessern und das Spektrum akzeptabler Kreditrisiken am oberen Ende des Trichters zu erweitern, wodurch möglicherweise neue Kunden angezogen werden, die möglicherweise nicht von traditionellen Kreditgebern bedient werden, die sich ausschließlich darauf verlassen Schufa Daten.

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• Quelle: https://nanonets.com/blog/automated-customer-filtering-for-lending-process/