Ügyfelek szűrése a hitelezési folyamatban automatizálással

A hitelezés világában a kockázatkezelés kulcsfontosságú a sikerhez. De a növekvő számú hitelkérelem és a késedelmek számának növekedése miatt hogyan tudják a hitelezők hatékonyan kezelni a kockázatokat a hatékonyság feláldozása nélkül?

A válasz a hitelezési folyamat lépéseinek automatizálásában rejlik.

Az automatizálás lehetővé teszi a hitelezők számára, hogy szigorúbb hitel-ellenőrzéseket, jövedelemellenőrzéseket és egyéb kritikus ellenőrzéseket hajtsanak végre annak biztosítása érdekében, hogy csak a minősített hitelfelvevőket hagyják jóvá. Az automatizálás használatával a hitelezők javíthatják hitelfeldolgozási idejüket és csökkenthetik az emberi hibákat, biztosítva a szabályozási megfelelést.

Ez a cikk megvizsgálja az automatizálás előnyeit az ügyfelek szűrésére a hitelezési folyamat korai szakaszában, beleértve azt is, hogyan segítheti a hitelezőket a kockázat minimalizálásában, a hatékonyság és a jövedelmezőség növelésében. Ahogy a hitelezési környezet folyamatosan változik, az automatizálást alkalmazó hitelezők jobban felkészültek az előttünk álló kihívások kezelésére.

Miért fontos az ügyfelek szűrése a hitelezési folyamatban?

A hitelnyújtás kockázatos üzlet, a hitelezők folyamatosan finom határvonalat követnek aközött, hogy hitelhez jutnak az ügyfeleknek, miközben minimalizálják a nemteljesítés kockázatát.

Az alacsony hitelképességű hitelfelvevők még a legkedvezőbb gazdasági feltételek mellett is nagyobb valószínűséggel maradtak le az autóhitelek, személyi kölcsönök és hitelkártyák fizetéséről.

Az Egyesült Államokban például a másodlagos jelzáloghitel-felvevők egyre nagyobb nehézségekkel küzdenek, hogy lépést tudjanak tartani a fizetésükkel. 2022 közepén a subprime hitelkártyák és személyi kölcsönök növekvő késései, amelyek legalább 60 napot késnek, a normálnál gyorsabban nőtt, közelít a járvány előtti szintjükhöz.

Ez a tendencia aggasztó jelzés a hitelezők számára, akiknek gondosan értékelniük kell a hitelfelvevőket a hitelek jóváhagyása előtt. Noha sok ember és vállalat számára kulcsfontosságú a hitelhez jutás, a hitelezőknek meg kell védeniük magukat a nemteljesítés kockázatától, és biztosítaniuk kell, hogy hosszú távon pénzügyileg fizetőképesek maradhassanak.

Az ügyfelek szűrése a hitelezési folyamat lényeges része. Segít a hitelezőknek felmérni a hitelfelvevők hitelképességét, felmérni a nemteljesítés kockázatát, és biztosítja, hogy csak a minősített kérelmezőket hagyják jóvá a hitelfelvételre.

Megfelelő szűrés nélkül a hitelezők azt a kockázatot kockáztatják, hogy jóváhagyják a magas kockázatú hitelfelvevőket, ami a hitelek késedelmének és veszteségeinek növekedéséhez vezethet. A hatékony szűrési módszerek segítik a hitelezőket abban is, hogy megfeleljenek a jogszabályi követelményeknek, és megelőzzék a csaló tevékenységeket, amelyek súlyos következményekkel járhatnak a hitelezőkre nézve.

Röviden, az ügyfelek szűrése kritikus fontosságú a hitelezők számára a kockázatkezelés, a hitelteljesítmény biztosítása és a nyereséges hitelezési üzlet fenntartása érdekében.

---

Automatizálja jelzálog feldolgozás, jegyzési, csalásfelderítési, banki egyeztetések vagy számviteli folyamatok egy használatra kész egyéni munkafolyamattal.

Tervezzen be egy demót

---

Az ügyfelek szűrésének előnyei a hitelezési folyamatban

Az ügyfélszűrés előnyei a következők:

• Időt és pénzt takaríthat meg azáltal, hogy elkerüli a leendő hitelfelvevőkbe való befektetést, akiknek kevés esélyük van arra, hogy jelzáloghitelre jogosultak legyenek.
• A rossz állapotú ügyfelek elkerülése megelőzheti a rossz állapotú ügyfelek megtartásának költségeit, amelyek magasabbak lehetnek, mint a jó állapotú ügyfelek megszerzése.
• Ha szakít a rossz ügyfelekkel, még mielőtt esélyük lenne a hitelek késedelmére, elkerülhető a költséges problémák az úton.
• A kapcsolatok proaktív megszüntetése a saját feltételeid szerint előnyösebb lehet, mint megvárni az ügyfelek távozását.
• Az ügyfélszűrés segíthet felismerni azokat a hitelfelvevőket, akik rosszul illeszkednek, még a jelzáloghitelezési folyamat ahol nehéz lehet azonosítani az ilyen hitelfelvevőket.
• Előfordulhat, hogy a hagyományos biztosítási eljárások nem mérik fel pontosan a hitelképességet egy olyan hitelfelvevő esetében, aki nem hagyományos forrásokból szerzi bevételét.
• A jelzáloghitel-kockázat erősebb előrejelzője lehet az ügyfelek bevétel és megtakarítás alapján történő szűrése a hitelképességi pontszámok mellett.

Automatizált ügyfélszűrés

Az ügyfelek kézi szűrése megterhelő és kihívásokkal teli feladat a hitelező cégekhez beérkező hitelkérelmek túlnyomó száma miatt.

A hitelkockázat-menedzserek, a hitelpolitikai döntéshozók és a jogi erőforrások rendelkezhetnek megfelelő szakértelemmel, de a dokumentumok áttekintése és a hitelképesség felmérése továbbra is fárasztó és hibás lehet.

A szakértői csapat ellenére továbbra is kihívást jelent a pontos hitelezési döntések meghozatala a kockázat minimalizálása mellett. Ez az, ahol az automatizálás megváltoztathatja a játékot!

Az a használata hitelautomatizálási rendszer leegyszerűsíti az ügyfelek hitelességének ellenőrzésének és a hiteligénylések jóváhagyásának hagyományosan hosszú és összetett folyamatát, amely évek óta komoly kényelmetlenséget jelent.

Szerint a "Hogyan kifizetődő a pénzügyi vezetés?” Az Oxford Economics felmérése szerint a pénzügyi vezetők 73%-a elismeri, hogy az automatizálás javítja vállalatuk pénzügyi funkciójának hatékonyságát.

Hitelfolyamatok automatizálása kiküszöböli a manuális feladatokat, és segít leküzdeni a hagyományos hitelezési kihívásokat. A rendszer elemző eszközei lehetővé teszik a hitelezők számára, hogy jobb ügyfélélményt kínáljanak, és hosszú távon javítsák a hatékonyságot és a hitelteljesítményt. Az automatizálás jelenléte a hitelnyújtási szakaszban számos előnnyel jár, többek között a hitelezési szabályoknak való teljes megfelelést, a hitel jóváhagyási idő több nappal történő lerövidülését, a kézi hitelezési folyamatok kiküszöbölését, gyorsabb és pontosabb automatizált hitel jegyzés, jobb ügyfélkapcsolat-kezelés, csalások felderítése és az adatkompromittálódás kockázatának csökkentése.

Az automatizált ügyfélszűrés előnyei

Az automatizált ügyfélszűrés néhány különleges előnye:

1. Gyorsabb jóváhagyások a kérelmezők számára – az automatizálás felgyorsíthatja a munkafolyamatokat, és sokkal rövidebb idő alatt több hitelfelvevő fájlját is áttekintheti, ami gyorsabb jóváhagyást eredményez.
2. Hatékonyabb munkafolyamatok – az automatizálás csökkentheti a kézi ügyfélszűrési folyamatokhoz szükséges időt és erőforrásokat.
3. Megnövelt pontosság – az automatizálás kiküszöbölheti az emberi hibák kockázatát az adatbevitel és -feldolgozás során, ami pontosabb ügyfélszűrést eredményez.
4. Jobb kockázatértékelés – az automatizálás részletesebb pénzügyi információkat nyújthat a hitelezőknek a potenciális hitelfelvevőkről, lehetővé téve számukra, hogy jobb kockázatértékelést tudjanak végezni.
5. Jobb hozzáférés a pénzforgalmi elemzésekhez – az automatizálás holisztikusabb képet nyújthat a hitelezőknek a potenciális hitelfelvevő pénzügyi helyzetéről, segítve őket a megfelelő ügyfelek azonosításában a folyamat elején.
6. Csökkentett kiadások – a rossz ügyfelek kiszűrésével a hitelezők a folyamat elején csökkenthetik a képzetlen hitelfelvevők költségeit és fenntarthatják a jövedelmezőséget.
7. Kibővített ügyfélkör – az automatizálás és a biztosítási jegyzés előtti cash flow-elemzés új ügyfeleket vonzhat be, akiket nem a hagyományos hitelezők szolgálnak ki, kizárólag a hitelintézeti adatokra támaszkodva.

Nem meglepő, McKinsey jelentett 2022-ben a megkérdezett pénzintézetek több mint 60 százaléka növelte az új adatformák és a fejlett elemzési technikák, például a gépi tanulás felhasználását a hitelportfólió kezelésében az elmúlt két évben. Még nagyobb százalék, több mint 75 százalék arra számított, hogy ezek a tendenciák a következő két évben is folytatódni fognak.

---

Automatizálja jelzálog feldolgozás, jegyzési, csalásfelderítési, banki egyeztetések vagy számviteli folyamatok egy használatra kész egyéni munkafolyamattal.

Tervezzen be egy demót

---

Hogyan automatizálható az ügyfélszűrés a hitelezéshez?

A fejlett technológiák, például a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás kihasználásával a hitelezők automatizálhatják az ügyfélszűrési folyamat számos kulcsfontosságú lépését, például a hitelfelvevő bevonását, az adatkinyerést, a hitelfelvevő előminősítését, a hitelkockázat-értékelést és a biztosítékok értékelését.

Ezek az automatizálási eszközök segítenek a hitelezőknek működésük egyszerűsítésében, csökkentik a kézi feldolgozáshoz kapcsolódó időt és költségeket, és végső soron jobb hitelezési döntéseket hozhatnak. Az automatizálás révén a hitelezők személyre szabhatják a hitelfelvevő jogosultsági követelményeit, és előre meghatározott paraméterek alapján kategorizálhatják a hitelfelvevőket, mint például a kölcsön típusa, földrajzi elhelyezkedése és a hitelfelvevő típusa.

Ezenkívül az automatizálás lehetővé teszi a hitelezők számára, hogy hitelfeldolgozási feladatokat rendeljenek hozzá a megfelelő munkatársakhoz azok elérhetősége és elhelyezkedése alapján, javítva a hatékonyságot és csökkentve a hibákat.

Az ügyfélszűrési folyamatban több lépés is automatizálható:

1. Használjon konfigurálható regisztrációs űrlapokat a hitelfelvevő felvételéhez.
2. Állítsa be a hitelfelvevő alkalmassági követelményeit a belső hitelezési szabályzatok alapján.
3. Automatizálja az adatok kinyerését és érvényesítését a kölcsönvevő által biztosított dokumentumokból.
4. AI-kompatibilis hitelfelvevő előzetes minősítése az előre meghatározott követelmények szerint.
5. Automatizálja a hitelfelvevők kategorizálását a felhasználó által meghatározott paraméterek alapján.
6. Ellenőrizze a KYC/AML-t a földrajzi elhelyezkedés alapján.
7. A hitelfelvevő hiteldokumentációinak automatizálása különféle formátumokban.
8. A hitelfelvevő hitelkockázatának automatizálása a felhasználó által meghatározott kritériumok alapján.
9. Automatizálja az üzleti hitelkockázat értékelését a nemteljesítési valószínűség és nemteljesítési veszteség modelljei alapján.
10. A hitelfeldolgozás automatizálása feladatok és kommunikáció a hitelfelvevőkkel.

Hogyan segíthetnek a nanonetek az ügyfélszűrés automatizálásában?

A Nanonets egy mesterséges intelligencia által támogatott adatkinyerési OCR eszköz, amely megkönnyíti az ügyfelek értékelését a kölcsönzési folyamat során azáltal, hogy automatizálja az adatok kinyerését az ügyfél által biztosított különféle dokumentumokból. Ez a technológia nagy pontossággal képes rögzíteni a fontos pénzügyi információkat banki kivonatokból, adódokumentumokból, fizetési csonkokból és más forrásokból, csökkentve a kézi adatbevitellel előforduló hibák és pontatlanságok kockázatát.

A Nanonets használatával a hitelezők egyszerűsíthetik a hitelkérelem folyamata, időt takarít meg és csökkenti a kölcsöntisztviselők munkaterhét. Ez azt is lehetővé teszi a hitelezők számára, hogy nagyobb mennyiségű hitelkérelmet dolgozzanak fel, ami gyorsabb átfutási időt eredményez a hiteljóváhagyásnál.

Ezen túlmenően a Nanonets lehetővé teszi a hitelezők számára, hogy átfogóbb és pontosabb elemzést végezzenek a potenciális hitelfelvevők pénzügyi helyzetéről, segítve őket a megfelelő ügyfelek azonosításában és a képzetlen hitelfelvevők elkerülésében. A hitelezők a kinyert adatokat jövedelemelemzésre, kockázatmodellezésre és cash flow elemzésre is felhasználhatják, amelyek a hagyományos hitelintézeti adatokon túl teljesebb képet nyújthatnak a hitelfelvevő pénzügyi helyzetéről.

---

Automatizálja jelzálog feldolgozás, jegyzési, csalásfelderítési, banki egyeztetések vagy számviteli folyamatok egy használatra kész egyéni munkafolyamattal.

Tervezzen be egy demót

---

Elvitel

Az automatizálással a hitelezési folyamat korai szakaszában a hitelezők számos előnnyel járhatnak, mint például a megfelelő ügyfelek azonosítása és a képzetlen hitelfelvevők kiszűrése.

Az olyan technológiával, mint a Nanonets dokumentumrögzítési technológiája, a hitelezők több forrásból is elemezhetik a cash flow-adatokat, lehetővé téve számukra, hogy átfogó képet kapjanak a hitelfelvevő pénzügyi helyzetéről, nemcsak a hitelintézeti adatokon. Ez az automatizálás abban is segíthet a hitelezőknek, hogy csökkentsék a nem minősített hitelfelvevőkkel kapcsolatos költségeket, javítsák a jövedelmezőséget, és kiszélesítsék az elfogadható hitelkockázatok körét a tölcsér tetején, potenciálisan olyan új ügyfeleket vonzva, akiket esetleg nem tudnak kiszolgálni a hagyományos hitelezők, amelyek kizárólag a hitelezőkre támaszkodnak. hitelintézeti adatok.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoAiStream. Web3 adatintelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• A jövő pénzverése – Adryenn Ashley. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://nanonets.com/blog/automated-customer-filtering-for-lending-process/