Klanten filteren in het uitleenproces met automatisering

In de wereld van kredietverlening is risicobeheer cruciaal voor succes. Maar met een groeiend aantal leningaanvragen en een toenemend aantal achterstallige vorderingen, hoe kunnen kredietverstrekkers risico's effectief beheren zonder aan efficiëntie in te boeten?

Het antwoord ligt in het automatiseren van stappen in het uitleenproces.

Automatisering stelt geldschieters in staat om strengere kredietcontroles, inkomensverificatie en andere kritische verificaties uit te voeren om ervoor te zorgen dat alleen gekwalificeerde leners worden goedgekeurd. Door automatisering te gebruiken, kunnen geldschieters ook de verwerkingstijden van hun leningen verbeteren en menselijke fouten verminderen, waardoor naleving van de regelgeving wordt gegarandeerd.

Dit artikel onderzoekt de voordelen van het gebruik van automatisering om klanten vroeg in het kredietverleningsproces te filteren, inclusief hoe dit kredietverstrekkers kan helpen risico's te minimaliseren, de efficiëntie te verbeteren en de winstgevendheid te vergroten. Naarmate de kredietverleningsomgeving blijft veranderen, zullen kredietverstrekkers die automatisering omarmen, beter toegerust zijn om de toekomstige uitdagingen het hoofd te bieden.

Waarom is het belangrijk om klanten te filteren in het uitleenproces?

Het verstrekken van leningen is een risicovolle aangelegenheid, waarbij kredietverstrekkers voortdurend balanceren tussen het bieden van toegang tot krediet aan klanten en het minimaliseren van hun risico op wanbetaling.

Zelfs in de meest gunstige economische omstandigheden lopen leners met lage kredietscores historisch gezien meer kans om achterop te raken met hun betalingen voor autoleningen, persoonlijke leningen en creditcards.

In de Verenigde Staten hebben subprime-leners bijvoorbeeld steeds meer moeite om hun betalingen bij te houden. Halverwege 2022, de toenemende achterstallige betalingen op subprime-creditcards en persoonlijke leningen, die ten minste 60 dagen te laat zijn, sneller gestegen dan normaal, die hun pre-pandemische niveaus naderen.

Deze trend is een zorgwekkend signaal voor kredietverstrekkers die kredietnemers zorgvuldig moeten evalueren alvorens leningen goed te keuren. Hoewel toegang tot krediet voor veel mensen en bedrijven van cruciaal belang is, moeten geldschieters zichzelf ook beschermen tegen het risico van wanbetaling en ervoor zorgen dat ze op de lange termijn financieel solvabel kunnen blijven.

Het filteren van klanten is een essentieel onderdeel van het uitleenproces. Het helpt geldschieters de kredietwaardigheid van leners te beoordelen, het risico van wanbetaling te beoordelen en ervoor te zorgen dat alleen gekwalificeerde aanvragers worden goedgekeurd voor leningen.

Zonder de juiste filtering lopen geldschieters het risico kredietnemers met een hoog risico goed te keuren, wat kan leiden tot meer wanbetalingen en verliezen. Effectieve filtermethoden helpen geldschieters ook om te voldoen aan wettelijke vereisten en frauduleuze activiteiten te voorkomen, die ernstige gevolgen kunnen hebben voor geldschieters.

Kortom, het filteren van klanten is van cruciaal belang voor kredietverstrekkers om risico's te beheersen, leningprestaties te garanderen en een winstgevende kredietverlening te behouden.

---

Automatiseer uw hypotheek verwerking, acceptatie, fraudedetectie, bankafstemmingen of boekhoudprocessen met een kant-en-klare aangepaste workflow.

Plan een demo

---

Voordelen van het filteren van klanten in het uitleenproces

De voordelen van klantfiltering zijn:

• Tijd- en geldbesparing door investeringen in potentiële leners met weinig kans op een hypotheek te vermijden.
• Het vermijden van slecht passende klanten kan de kosten van het behouden van slecht passende klanten voorkomen, die hoger kunnen zijn dan het werven van goed passende klanten.
• Het uitmaken met slechte klanten voordat ze de kans krijgen om in gebreke te blijven met leningen, kan later dure problemen voorkomen.
• Het proactief beëindigen van relaties op uw eigen voorwaarden kan voordeliger zijn dan wachten tot klanten vertrekken.
• Klantenfiltering kan helpen bij het herkennen van leners die mogelijk niet meer passen, zelfs in de hypotheek lening proces waar het moeilijk kan zijn om dergelijke leners te identificeren.
• Traditionele acceptatieprocessen beoordelen de kredietwaardigheid mogelijk niet nauwkeurig voor een lener die inkomsten uit niet-traditionele bronnen haalt.
• Klanten filteren op basis van inkomen en spaargeld, naast kredietscores, kan een sterkere voorspeller zijn van het hypotheekrisico.

Geautomatiseerde klantfiltering

Klanten handmatig filteren is een lastige en uitdagende taak vanwege het overweldigende aantal leningaanvragen dat door kredietverstrekkers wordt ontvangen.

Kredietrisicomanagers, kredietbeleidsmakers en juridische medewerkers hebben misschien de expertise, maar het beoordelen van documenten en het beoordelen van kredietwaardigheid kan nog steeds vervelend en foutgevoelig zijn.

Ondanks het feit dat we een team van experts hebben, blijft het een uitdaging om nauwkeurige kredietbeslissingen te nemen en tegelijkertijd de risico's te minimaliseren. Dit is waar automatisering een game-changer kan zijn!

Het gebruik van een automatiseringssysteem voor leningen vereenvoudigt het traditioneel lange en complexe proces van het controleren van de geloofwaardigheid van de klant en het goedkeuren van leningaanvragen, wat al jaren een groot ongemak is.

Volgens de "Hoe financieel leiderschap loont” onderzoek uitgevoerd door Oxford Economics, erkent 73% van de financiële managers dat automatisering de efficiëntie van de financiële functie van hun bedrijf verbetert.

Automatisering van het kredietproces elimineert handmatige taken en helpt traditionele kredietuitdagingen te overwinnen. De analytische hulpmiddelen van het systeem stellen kredietverstrekkers in staat een betere klantervaring te bieden en de efficiëntie en leningprestaties op de lange termijn te verbeteren. De aanwezigheid van automatisering in de fase van het verstrekken van leningen resulteert in verschillende voordelen, waaronder volledige naleving van de kredietregelgeving, een verkorting van de goedkeuringstijd voor leningen met enkele dagen, eliminatie van handmatige leningprocessen, sneller en nauwkeuriger geautomatiseerde lening acceptatie, beter klantrelatiebeheer, fraudedetectie en verminderde risico's op gegevenscompromis.

Voordelen van geautomatiseerde klantenfiltering

Enkele van de specifieke voordelen van geautomatiseerde klantfiltering zijn:

1. Snellere goedkeuringen voor aanvragers – automatisering kan workflows versnellen en de bestanden van meer leners in veel minder tijd beoordelen, wat resulteert in snellere goedkeuringen.
2. Efficiëntere workflows – automatisering kan de tijd en middelen verminderen die nodig zijn voor handmatige klantfilterprocessen.
3. Verhoogde nauwkeurigheid – automatisering kan het risico van menselijke fouten bij het invoeren en verwerken van gegevens elimineren, wat resulteert in een nauwkeurigere klantfiltering.
4. Betere risicobeoordeling – automatisering kan kredietverstrekkers meer gedetailleerde financiële informatie over potentiële kredietnemers verschaffen, waardoor ze betere risicobeoordelingen kunnen maken.
5. Verbeterde toegang tot cashflowanalyses – automatisering kan kredietverstrekkers een meer holistisch beeld geven van de financiële gezondheid van een potentiële kredietnemer, waardoor ze eerder in het proces geschikte klanten kunnen identificeren.
6. Lagere kosten – door slechte klanten eerder in het proces uit te filteren, kunnen geldschieters de kosten van niet-gekwalificeerde leners verlagen en de winstgevendheid behouden.
7. Uitgebreid klantenbestand – automatisering en cashflowanalyse vóór acceptatie kunnen nieuwe klanten aantrekken die niet worden bediend door traditionele kredietverstrekkers die uitsluitend vertrouwen op gegevens van kredietbureaus.

Niet verrassend, McKinsey gerapporteerd in 2022 dat meer dan 60 procent van de ondervraagde financiële instellingen de afgelopen twee jaar meer gebruik heeft gemaakt van nieuwe vormen van gegevens en geavanceerde analytische technieken zoals machine learning voor het beheer van kredietportefeuilles. Een nog groter percentage, meer dan 75 procent, verwachtte dat deze trends zich de komende twee jaar zouden voortzetten.

---

Automatiseer uw hypotheek verwerking, acceptatie, fraudedetectie, bankafstemmingen of boekhoudprocessen met een kant-en-klare aangepaste workflow.

Plan een demo

---

Hoe klantfiltering voor leningen automatiseren?

Door gebruik te maken van geavanceerde technologieën zoals AI en machine learning, kunnen kredietverstrekkers verschillende belangrijke stappen in het filterproces van klanten automatiseren, zoals onboarding van leners, gegevensextractie, prekwalificatie van leners, kredietrisicobeoordeling en waardering van zekerheden.

Deze automatiseringstools helpen kredietverstrekkers om hun activiteiten te stroomlijnen, de tijd en kosten van handmatige verwerking te verminderen en uiteindelijk betere kredietbeslissingen te nemen. Met automatisering kunnen geldschieters ook de geschiktheidsvereisten voor leners aanpassen en leners categoriseren op basis van vooraf gedefinieerde parameters, zoals het type lening, de geografische locatie en het type lener.

Bovendien stelt automatisering kredietverstrekkers in staat om leningverwerkingstaken toe te wijzen aan relevante personeelsleden op basis van hun beschikbaarheid en locatie, waardoor de efficiëntie wordt verbeterd en fouten worden verminderd.

Er zijn verschillende stappen die kunnen worden geautomatiseerd in het klantfilterproces:

1. Gebruik configureerbare registratieformulieren voor onboarding van leners.
2. Stel vereisten voor geschiktheid van leners in op basis van intern uitleenbeleid.
3. Automatiseer gegevensextractie en validatie van door leners verstrekte documenten.
4. Voorkwalificatie van leners op basis van AI tegen vooraf ingestelde vereisten.
5. Automatiseer de categorisatie van leners op basis van door de gebruiker gedefinieerde parameters.
6. Verifieer KYC/AML op basis van geografie.
7. Automatiseer de verwerking van kredietdocumentatie van leners in verschillende formaten.
8. Automatiseer de beoordeling van het kredietrisico van de lener op basis van door de gebruiker gedefinieerde criteria.
9. Automatiseer het scoren van zakelijk kredietrisico op basis van wanbetalingskans en verlies gegeven wanbetalingsmodellen.
10. Automatiseer leningverwerking taken en communicatie met leners.

Hoe kunnen Nanonets het filteren van klanten helpen automatiseren?

Nanonets is een OCR-tool voor gegevensextractie op basis van AI die de klantevaluatie tijdens het leenproces kan vergemakkelijken door de extractie van gegevens uit verschillende documenten die door de klant zijn verstrekt, te automatiseren. Deze technologie kan belangrijke financiële informatie van bankafschriften, belastingdocumenten, loonstroken en andere bronnen met een hoge mate van nauwkeurigheid vastleggen, waardoor het risico op fouten en onnauwkeurigheden die kunnen optreden bij handmatige gegevensinvoer wordt verminderd.

Door Nanonets te gebruiken, kunnen kredietverstrekkers de lening aanvraag proces, wat tijd bespaart en de werkdruk voor leningambtenaren vermindert. Hierdoor kunnen geldschieters ook een groter aantal leningaanvragen verwerken, wat resulteert in snellere doorlooptijden voor leninggoedkeuringen.

Bovendien kan Nanonets kredietverstrekkers in staat stellen een uitgebreidere en nauwkeurigere analyse uit te voeren van de financiële status van potentiële kredietnemers, waardoor ze goed passende klanten kunnen identificeren en ongekwalificeerde kredietnemers kunnen vermijden. Kredietverstrekkers kunnen de geëxtraheerde gegevens ook gebruiken om inkomensanalyses, risicomodellering en cashflowanalyse uit te voeren, wat een vollediger beeld kan geven van de financiële gezondheid van de lener dan alleen de gegevens van traditionele kredietbureaus.

---

Automatiseer uw hypotheek verwerking, acceptatie, fraudedetectie, bankafstemmingen of boekhoudprocessen met een kant-en-klare aangepaste workflow.

Plan een demo

---

Afhaal

Door automatisering in de vroege stadia van het kredietverleningsproces te implementeren, kunnen kredietverstrekkers verschillende voordelen genieten, zoals de mogelijkheid om geschikte klanten te identificeren en niet-gekwalificeerde kredietnemers eruit te filteren.

Met technologie zoals de technologie voor het vastleggen van documenten van Nanonets kunnen kredietverstrekkers cashflowgegevens uit meerdere bronnen analyseren, waardoor ze een uitgebreid inzicht krijgen in de financiële status van een lener die verder gaat dan alleen gegevens van kredietbureaus. Deze automatisering kan kredietverstrekkers ook helpen de kosten van niet-gekwalificeerde kredietnemers te verlagen, de winstgevendheid te verbeteren en het bereik van aanvaardbare kredietrisico's aan de bovenkant van de trechter te verbreden, waardoor mogelijk nieuwe klanten worden aangetrokken die mogelijk niet worden bediend door traditionele kredietverstrekkers die uitsluitend afhankelijk zijn van gegevens van het kredietbureau.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoAiStream. Web3 gegevensintelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• De toekomst slaan met Adryenn Ashley. Toegang hier.
• Bron: https://nanonets.com/blog/automated-customer-filtering-for-lending-process/