Klientide filtreerimine laenuprotsessis automatiseerimisega

Laenumaailmas on riskijuhtimine edu saavutamiseks ülioluline. Kuid laenutaotluste arvu suurenemise ja võlgnevuste arvu suurenemisega saavad laenuandjad riske tõhusalt juhtida, ilma et see peaks ohverdama tõhusust?

Vastus peitub laenuprotsessi sammude automatiseerimises.

Automatiseerimine võimaldab laenuandjatel läbi viia rangemaid krediidikontrolle, sissetulekute kontrollimist ja muid kriitilisi kontrolle, et tagada ainult kvalifitseeritud laenuvõtjate heakskiit. Automatiseerimist kasutades saavad laenuandjad parandada ka oma laenude menetlemise aegu ja vähendada inimlikke eksimusi, tagades nõuete täitmise.

Selles artiklis uuritakse automatiseerimise eeliseid klientide filtreerimiseks laenuandmisprotsessi alguses, sealhulgas seda, kuidas see aitab laenuandjatel riske minimeerida, tõhusust ja kasumlikkust suurendada. Kuna laenukeskkond muutub jätkuvalt, on automatiseerimist omaks võtnud laenuandjatel paremad võimalused eesseisvate väljakutsetega toimetulemiseks.

Miks on oluline laenu andmise protsessis kliente filtreerida?

Laenu andmine on riskantne äri, kuna laenuandjad kõnnivad pidevalt piiri, et pakkuda klientidele juurdepääsu krediidile, minimeerides samas nende maksejõuetuse riski.

Isegi kõige soodsamates majandustingimustes on madala krediidiskooriga laenuvõtjatel olnud suurem tõenäosus autolaenu, eralaenu ja krediitkaartide maksmisel maha jääda.

Näiteks USA-s on kõrge riskitasemega laenuvõtjatel üha rohkem raskusi oma maksetega sammu pidamisega. 2022. aasta keskel tõusid kõrge riskitasemega krediitkaartide ja eralaenude maksete viivised, mis hilinevad vähemalt 60 päeva, suurenenud kui tavaliselt, lähenedes pandeemiaeelsele tasemele.

See suundumus on murettekitav signaal laenuandjatele, kes peavad enne laenude heakskiitmist laenuvõtjaid hoolikalt hindama. Kuigi juurdepääs krediidile on paljude inimeste ja ettevõtete jaoks ülioluline, peavad laenuandjad end kaitsma ka maksejõuetuse riski eest ja tagama, et nad suudavad pikas perspektiivis jääda rahaliselt maksevõimeliseks.

Klientide filtreerimine on laenuprotsessi oluline osa. See aitab laenuandjatel hinnata laenuvõtjate krediidivõimet, hinnata maksejõuetuse riski ja tagada, et ainult kvalifitseeritud laenutaotlejad kiidetakse heaks.

Ilma nõuetekohase filtreerimiseta on laenuandjatel oht kõrge riskiga laenuvõtjate heakskiitmiseks, mis võib kaasa tuua suurenenud laenude maksejõuetuse ja kahjumi. Tõhusad filtreerimismeetodid aitavad laenuandjatel täita ka regulatiivseid nõudeid ja vältida pettusi, millel võivad olla laenuandjatele rasked tagajärjed.

Lühidalt öeldes on klientide filtreerimine laenuandjate jaoks kriitilise tähtsusega, et juhtida riski, tagada laenude tulemuslikkus ja säilitada kasumlik laenutegevus.

---

Automatiseerige oma hüpoteegi töötlemine, emissioonide tagamine, pettuste tuvastamine, pankade vastavusse viimine või raamatupidamisprotsessid koos kasutusvalmis kohandatud töövooga.

Ajakava demo

---

Klientide filtreerimise eelised laenuprotsessis

Klientide filtreerimise eelised hõlmavad järgmist:

• Säästate aega ja raha, vältides investeeringuid potentsiaalsetesse laenuvõtjatesse, kellel on vähe võimalusi hüpoteegi saamiseks.
• Halvas vormis klientide vältimine võib ära hoida halvas vormis klientide hoidmise kulusid, mis võivad olla suuremad kui heas vormis klientide hankimisel.
• Lahkumine halbadest klientidest enne, kui neil on võimalus laenumakseid mitte maksta, võib ennetada kulukaid probleeme.
• Suhete ennetav lõpetamine enda tingimustel võib olla kasulikum kui klientide lahkumise ootamine.
• Klientide filtreerimine võib aidata tuvastada laenuvõtjaid, kes võivad sobida halvasti, isegi kui hüpoteeklaenu andmise protsess kus selliste laenuvõtjate tuvastamine võib olla keeruline.
• Traditsioonilised tagamisprotsessid ei pruugi ebatraditsioonilistest allikatest tulu saava laenuvõtja krediidivõimet täpselt hinnata.
• Klientide filtreerimine sissetulekute ja säästude alusel, lisaks krediidiskooridele, võib olla hüpoteegiriski tugevam ennustaja.

Automaatne klientide filtreerimine

Klientide käsitsi filtreerimine on töömahukas ja väljakutseid esitav ülesanne, kuna laenufirmad saavad laenutaotlusi tohutult palju.

Krediidiriskijuhtidel, krediidipoliitika kujundajatel ja juriidilistel ressurssidel võib olla asjatundlikkust, kuid dokumentide läbivaatamine ja krediidivõimelisuse hindamine võib siiski olla tüütu ja vigane.

Vaatamata ekspertide meeskonnale on täpsete laenuotsuste tegemine ja riski minimeerimine endiselt väljakutse. See on koht, kus automatiseerimine võib mängu muuta!

Kasutamine a laenude automatiseerimissüsteem lihtsustab traditsiooniliselt pikka ja keerulist klientide usaldusväärsuse kontrollimise ja laenutaotluste kinnitamise protsessi, mis on aastaid olnud suur ebamugavus.

Vastavalt "Kuidas finantsjuhtimine end ära tasub” Oxford Economicsi uuringu kohaselt tunnistab 73% finantsjuhtidest, et automatiseerimine parandab nende ettevõtte finantsfunktsiooni efektiivsust.

Krediidiprotsessi automatiseerimine välistab käsitsi tehtavad ülesanded ja aitab ületada traditsioonilisi laenuprobleeme. Süsteemi analüütilised tööriistad võimaldavad laenuandjatel pakkuda paremat kliendikogemust ning parandada efektiivsust ja laenutulemusi pikemas perspektiivis. Automatiseerimise olemasolu laenu algatamise etapis toob kaasa mitmeid eeliseid, sealhulgas täielik vastavus laenuandmiseeskirjadele, laenu kinnitamise aja lühenemine mitme päeva võrra, käsitsi laenuprotsesside kaotamine, kiirem ja täpsem automatiseeritud laen kindlustuse tagamine, parem kliendisuhete haldamine, pettuste avastamine ja andmete ohustamise vähendamine.

Automatiseeritud klientide filtreerimise eelised

Mõned automaatse klientide filtreerimise eelised on järgmised:

1. Taotlejate kiiremad kinnitamised – automatiseerimine võib kiirendada töövooge ja vaadata läbi rohkemate laenuvõtjate faile palju lühema ajaga, mille tulemuseks on kiiremad kinnitamised.
2. Tõhusamad töövood – automatiseerimine võib vähendada klientide käsitsi filtreerimise protsesside jaoks kuluvat aega ja ressursse.
3. Suurenenud täpsus – automatiseerimine võib välistada inimlike vigade riski andmete sisestamisel ja töötlemisel, mille tulemuseks on täpsem klientide filtreerimine.
4. Parem riskihinnang – automatiseerimine võib anda laenuandjatele üksikasjalikumat finantsteavet potentsiaalsete laenuvõtjate kohta, võimaldades neil teha paremaid riskihinnanguid.
5. Parem juurdepääs rahavoogude analüüsile – automatiseerimine võib anda laenuandjatele terviklikuma ülevaate potentsiaalse laenuvõtja finantsseisundist, aidates neil protsessi varasemas etapis tuvastada sobivaid kliente.
6. Vähendatud kulud – filtreerides välja halvad kliendid protsessi alguses, saavad laenuandjad vähendada kvalifitseerimata laenuvõtjate kulusid ja säilitada kasumlikkust.
7. Laiendatud kliendibaas – automatiseerimine ja rahavoogude analüüs enne tagatiste sõlmimist võivad püüda uusi kliente, keda traditsioonilised laenuandjad ei teeninda, tuginedes ainult krediidibüroo andmetele.

Pole üllatav, McKinsey teatatud 2022. aastal suurendas üle 60 protsendi küsitletud finantsasutustest viimase kahe aasta jooksul uute andmevormide ja täiustatud analüütiliste tehnikate (nt masinõppe) kasutamist krediidiportfelli haldamisel. Veelgi suurem protsent, enam kui 75 protsenti, eeldas, et need suundumused jätkuvad järgmise kahe aasta jooksul.

---

Automatiseerige oma hüpoteegi töötlemine, emissioonide tagamine, pettuste tuvastamine, pankade vastavusse viimine või raamatupidamisprotsessid koos kasutusvalmis kohandatud töövooga.

Ajakava demo

---

Kuidas automatiseerida klientide filtreerimist laenu andmiseks?

Täiustatud tehnoloogiaid (nt tehisintellekti ja masinõpet) võimendades saavad laenuandjad automatiseerida mitmeid klientide filtreerimisprotsessi põhietappe, nagu laenuvõtja kaasamine, andmete eraldamine, laenuvõtja eelkvalifitseerimine, krediidiriski hindamine ja tagatise hindamine.

Need automatiseerimistööriistad aitavad laenuandjatel oma tegevust sujuvamaks muuta, vähendada käsitsi töötlemisega seotud aega ja kulusid ning teha lõpuks paremaid laenuotsuseid. Automatiseerimise abil saavad laenuandjad kohandada ka laenuvõtja sobivuse nõudeid ja kategoriseerida laenuvõtjaid eelnevalt määratletud parameetrite alusel, nagu laenu tüüp, geograafiline asukoht ja laenuvõtja tüüp.

Lisaks võimaldab automatiseerimine laenuandjatel määrata laenutöötlusülesanded asjakohastele töötajatele nende saadavuse ja asukoha alusel, parandades tõhusust ja vähendades vigu.

Klientide filtreerimisprotsessis saab automatiseerida mitut sammu:

1. Kasutage laenuvõtja liitumiseks konfigureeritavaid registreerimisvorme.
2. Määrake laenuvõtja sobivusnõuded sisemiste laenupoliitikate alusel.
3. Automatiseerige laenuvõtja esitatud dokumentidest andmete hankimine ja kinnitamine.
4. AI-toega laenuvõtja eelkvalifitseerimine vastavalt eelseadistatud nõuetele.
5. Automatiseerige laenuvõtjate kategoriseerimine kasutaja määratud parameetrite järgi.
6. Kontrollige KYC/AML-i geograafia põhjal.
7. Laenuvõtja krediididokumentide erinevas vormingus töötlemise automatiseerimine.
8. Automatiseerige laenuvõtja krediidiriski hindamine kasutaja määratletud kriteeriumide alusel.
9. Automatiseerige ettevõtte krediidiriski hindamine maksejõuetuse tõenäosuse ja maksejõuetusest tuleneva kahju mudelite alusel.
10. Laenu töötlemise automatiseerimine ülesanded ja suhtlemine laenuvõtjatega.

Kuidas saavad nanonetid aidata klientide filtreerimist automatiseerida?

Nanonets on AI-toega andmete eraldamise OCR-tööriist, mis võib hõlbustada kliendi hindamist laenuprotsessis, automatiseerides andmete eraldamise erinevatest kliendi esitatud dokumentidest. See tehnoloogia suudab suure täpsusega jäädvustada olulist finantsteavet pangaväljavõtetest, maksudokumentidest, maksete väljavõtetest ja muudest allikatest, vähendades käsitsi andmete sisestamisel tekkida võivate vigade ja ebatäpsuste riski.

Nanonetsi kasutades saavad laenuandjad seda sujuvamaks muuta laenu taotlemise protsess, säästes aega ja vähendades laenuametnike töökoormust. See võimaldab laenuandjatel käsitleda ka suuremat hulka laenutaotlusi, mille tulemuseks on laenukinnituste kiirem töötlemisaeg.

Lisaks võimaldavad Nanonets laenuandjatel teha põhjalikumat ja täpsemat potentsiaalsete laenuvõtjate finantsseisundi analüüsi, aidates neil tuvastada sobivaid kliente ja vältida kvalifitseerimata laenuvõtjaid. Laenuandjad saavad ekstraheeritud andmeid kasutada ka tuluanalüüsi, riskide modelleerimise ja rahavoogude analüüsi tegemiseks, mis võib anda laenuvõtja finantsseisundist täielikuma ülevaate, kui ainult traditsioonilised krediidibüroo andmed.

---

Automatiseerige oma hüpoteegi töötlemine, emissioonide tagamine, pettuste tuvastamine, pankade vastavusse viimine või raamatupidamisprotsessid koos kasutusvalmis kohandatud töövooga.

Ajakava demo

---

Ära viima

Rakendades automatiseerimist laenuandmisprotsessi algfaasis, saavad laenuandjad nautida mitmeid eeliseid, näiteks võime tuvastada sobivad kliendid ja filtreerida välja kvalifitseerimata laenuvõtjad.

Sellise tehnoloogiaga nagu Nanonetsi dokumendihõivetehnoloogia, saavad laenuandjad analüüsida rahavoogude andmeid mitmest allikast, võimaldades neil saada kõikehõlmavat ülevaadet laenuvõtja finantsseisundist, lisaks krediidibüroo andmetele. See automatiseerimine võib samuti aidata laenuandjatel vähendada kvalifitseerimata laenuvõtjatega seotud kulusid, parandada kasumlikkust ja laiendada vastuvõetavate krediidiriskide valikut kanali tipus, mis võib potentsiaalselt meelitada ligi uusi kliente, keda ei pruugi teenindada traditsioonilised laenuandjad, kes tuginevad ainult laenuvõtjatele. krediidibüroo andmed.

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoAiStream. Web3 andmete luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• Tuleviku rahapaja Adryenn Ashley. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://nanonets.com/blog/automated-customer-filtering-for-lending-process/