自動化による融資プロセスでの顧客のフィルタリング

融資の世界では、リスク管理が成功に不可欠です。 しかし、ローン申請数と延滞件数が増加する中、効率性を犠牲にすることなく、貸し手はどうすれば効果的にリスクを管理できるのでしょうか?

その答えは、融資プロセスのステップを自動化することにあります。

自動化により、貸し手はより厳格な信用調査、収入の確認、その他の重要な確認を実施して、適格な借り手のみが承認されるようにすることができます。 自動化を使用することで、貸し手はローンの処理時間を短縮し、人的エラーを減らして、規制遵守を確保することもできます。

この記事では、貸し手がリスクを最小限に抑え、効率を改善し、収益性を高める方法を含め、自動化を使用して融資プロセスの早い段階で顧客をフィルタリングする利点について説明します。 融資環境が変化し続ける中、自動化を採用する融資者は、今後の課題をうまく乗り切ることができるようになります。

融資プロセスで顧客をフィルタリングすることが重要なのはなぜですか?

ローンの提供はリスクの高いビジネスであり、貸し手は顧客に信用へのアクセスを提供する一方で、債務不履行のリスクを最小限に抑えることの間で常に紙一重です。

経済状況が最も良好な場合でも、クレジット スコアが低い借り手は、自動車ローン、個人ローン、クレジット カードの支払いが遅れる可能性が高くなります。

たとえば、米国では、サブプライムローンの借り手が支払いに追いつくのにますます苦労しています。 2022 年半ばには、少なくとも 60 日遅れているサブプライム クレジット カードと個人ローンの延滞率が上昇し、 通常より速く増加した、パンデミック前のレベルに近づいています。

この傾向は、ローンを承認する前に借り手を慎重に評価しなければならない貸し手にとっては憂慮すべき兆候です。 信用へのアクセスは多くの人々や企業にとって重要ですが、貸し手は債務不履行のリスクから身を守り、長期的に財政的に支払い能力を維持できるようにしなければなりません。

顧客のフィルタリングは、融資プロセスの重要な部分です。 これは、貸し手が借り手の信用力を評価し、債務不履行のリスクを評価し、適格な申請者のみが融資を承認されるようにするのに役立ちます。

適切なフィルタリングがなければ、貸し手はリスクの高い借り手を承認するリスクを冒し、ローンのデフォルトや損失の増加につながる可能性があります。 効果的なフィルタリング方法は、貸し手が規制要件を遵守し、貸し手に深刻な結果をもたらす可能性がある不正行為を防止するのにも役立ちます。

つまり、貸し手がリスクを管理し、ローンのパフォーマンスを確保し、収益性の高い貸付ビジネスを維持するには、顧客をフィルタリングすることが重要です。

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融資プロセスで顧客をフィルタリングする利点

顧客フィルタリングの利点は次のとおりです。

• 住宅ローンの資格を得る可能性がほとんどない将来の借り手への投資を避けることで、時間とお金を節約できます。
• 適合性の低い顧客を回避することで、適合性の低い顧客を維持するコストを防ぐことができます。これは、適合性の高い顧客を獲得するよりも高くなる可能性があります。
• 悪質な顧客がローンを債務不履行に陥る前に別れることで、将来の高額な問題を防ぐことができます。
• 自分の条件で積極的に関係を終了することは、顧客が離れるのを待つよりも有益です。
• 顧客のフィルタリングは、たとえ、 住宅ローンの借り入れの流れ そのような借り手の特定が困難な場合。
• 従来の引受プロセスでは、従来とは異なる収入源から収入を得ている借り手の信用力を正確に評価できない場合があります。
• 信用スコアに加えて、収入と貯蓄に基づいて顧客をフィルタリングすると、住宅ローンのリスクをより強力に予測できます。

自動顧客フィルタリング

融資会社が受け取る融資申し込みの数が圧倒的に多いため、手動で顧客をフィルタリングすることは面倒で困難な作業です。

信用リスク管理者、信用政策立案者、法務担当者は専門知識を持っているかもしれませんが、文書を確認して信用力を評価することは、依然として面倒で間違いが起こりやすい作業です。

専門家チームがいるにもかかわらず、リスクを最小限に抑えながら正確な融資決定を下すことは依然として課題です。 ここで、自動化がゲームチェンジャーになる可能性があります。

の使用 ローン自動化システム 顧客の信頼性を確認し、融資申請を承認するという、従来は長く複雑なプロセスを簡素化します。これは、何年にもわたって大きな不便でした。

による "財務のリーダーシップが報われる方法Oxford Economics が実施した調査によると、財務担当役員の 73% が、自動化によって自社の財務機能の効率が向上することを認めています。

与信プロセスの自動化 手作業を排除し、従来の融資の課題を克服するのに役立ちます。システムの分析ツールにより、貸し手はより良い顧客エクスペリエンスを提供し、長期的には効率とローンパフォーマンスを向上させることができます。ローン組成段階での自動化の存在により、融資規制への完全な準拠、ローン承認時間の数日の短縮、手動のローンプロセスの排除、より迅速かつ正確な融資など、いくつかの利点がもたらされます。 自動ローン 引受業務、顧客関係管理の改善、不正行為の検出、データ侵害のリスクの軽減などです。

自動顧客フィルタリングの利点

自動化された顧客フィルタリングの具体的な利点には、次のようなものがあります。

1. 申請者の迅速な承認 – 自動化により、ワークフローが高速化され、より多くの借り手のファイルをより短い時間で確認できるため、承認が迅速化されます。
2. より効率的なワークフロー - 自動化により、手動の顧客フィルタリング プロセスに必要な時間とリソースを削減できます。
3. 精度の向上 - 自動化により、データ入力と処理における人為的エラーのリスクを排除できるため、顧客のフィルタリングがより正確になります。
4. リスク評価の向上 – 自動化により、潜在的な借り手に関するより詳細な財務情報を貸し手に提供できるため、より適切なリスク評価を行うことができます。
5. キャッシュ フロー分析へのアクセスの改善 – 自動化により、貸し手は潜在的な借り手の財務状態をより全体的に把握できるようになり、プロセスの早い段階で適切な顧客を特定するのに役立ちます。
6. 費用の削減 - プロセスの早い段階で悪い顧客を除外することで、貸し手は資格のない借り手の費用を削減し、収益性を維持できます。
7. 顧客ベースの拡大 – 引受前の自動化とキャッシュフロー分析により、信用調査機関のデータのみに依存する従来の貸し手がサービスを提供していない新しい顧客を獲得できます。

驚くべきことではありません、マッキンゼー 報告 2022 年には、調査対象の金融機関の 60% 以上が、過去 75 年間で信用ポートフォリオ管理のための新しい形式のデータや機械学習などの高度な分析手法の利用を増やしました。 XNUMX% 以上のさらに高い割合で、これらの傾向が今後 XNUMX 年間続くと予測しています。

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融資の顧客フィルタリングを自動化する方法は?

貸し手は、AI や機械学習などの高度なテクノロジーを活用することで、借り手のオンボーディング、データ抽出、借り手の事前資格認定、信用リスクの評価、担保の評価など、顧客のフィルタリング プロセスにおけるいくつかの重要なステップを自動化できます。

これらの自動化ツールは、貸し手が業務を合理化し、手動処理に関連する時間とコストを削減し、最終的により良い融資決定を下すのに役立ちます。 自動化により、貸し手は借り手の資格要件をカスタマイズし、ローンの種類、地理的な場所、借り手の種類などの事前定義されたパラメーターに基づいて借り手を分類することもできます。

さらに、自動化により、貸し手は、可用性と場所に基づいて関連するスタッフメンバーにローン処理タスクを割り当てることができ、効率が向上し、エラーが減少します。

顧客のフィルタリング プロセスで自動化できる手順がいくつかあります。

1. 借り手のオンボーディングには、構成可能な登録フォームを使用します。
2. 内部の融資ポリシーに基づいて、借り手の資格要件を設定します。
3. 借り手が提供するドキュメントからのデータ抽出と検証を自動化します。
4. 事前に設定された要件に対する AI 対応の借り手の事前資格。
5. ユーザー定義のパラメーターによる借り手の分類を自動化します。
6. 地理に基づいて KYC/AML を検証します。
7. さまざまな形式の借り手の信用文書の処理を自動化します。
8. ユーザー定義の基準に基づいて、借り手の信用リスクの評価を自動化します。
9. デフォルト確率と与えられたデフォルト モデルの損失に基づいて、企業の信用リスクのスコアリングを自動化します。
10. ローン処理の自動化 タスクと借り手とのコミュニケーション。

Nanonets は顧客のフィルタリングをどのように自動化するのに役立ちますか?

Nanonets は、AI 対応のデータ抽出 OCR ツールであり、顧客が提供するさまざまなドキュメントからのデータの抽出を自動化することで、融資プロセスにおける顧客の評価を容易にします。 このテクノロジーは、銀行取引明細書、税務書類、給与明細、およびその他の情報源から重要な財務情報を高い精度で取得できるため、手作業によるデータ入力で発生するエラーや不正確さのリスクを軽減できます。

ナノネットを使用することで、貸し手は ローン申請プロセス、時間を節約し、融資担当者の作業負荷を軽減します。 これにより、貸し手は大量のローン申請を処理できるようになり、ローン承認の所要時間が短縮されます。

さらに、Nanonets により、貸し手は潜在的な借り手の財務状況をより包括的かつ正確に分析できるため、適切な顧客を特定し、適格でない借り手を回避することができます。 貸し手は、抽出されたデータを使用して、収入分析、リスク モデリング、およびキャッシュ フロー分析を実行することもできます。これにより、従来の信用調査機関のデータだけではなく、借り手の財政状態のより完全な全体像を提供できます。

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取り除く

融資プロセスの初期段階で自動化を実装することにより、貸し手は、適切な顧客を特定し、資格のない借り手を除外する機能など、いくつかの利点を享受できます。

Nanonets のドキュメント キャプチャ テクノロジのようなテクノロジを使用すると、貸し手は複数のソースからのキャッシュ フロー データを分析できるため、信用調査機関のデータだけでなく、借り手の財務状況を包括的に理解することができます。 この自動化は、貸し手が不適格な借り手に関連するコストを削減し、収益性を改善し、ファネルの最上部で許容可能な信用リスクの範囲を広げるのにも役立ちます。信用調査機関のデータ。

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