Filtrering av kunder i utlånsprosessen med automatisering

I utlånsverdenen er risikostyring avgjørende for suksess. Men med et økende antall lånesøknader og et økende antall mislighold, hvordan kan långivere effektivt håndtere risiko uten å ofre effektivitet?

Svaret ligger i å automatisere trinn i utlånsprosessen.

Automatisering gjør det mulig for långivere å gjennomføre strengere kredittsjekker, inntektsverifisering og andre kritiske verifikasjoner for å sikre at kun kvalifiserte låntakere blir godkjent. Ved å bruke automatisering kan långivere også forbedre behandlingstiden for lån og redusere menneskelige feil, og sikre overholdelse av regelverket.

Denne artikkelen vil utforske fordelene med å bruke automatisering for å filtrere kunder tidlig i utlånsprosessen, inkludert hvordan det kan hjelpe långivere med å minimere risiko, forbedre effektiviteten og øke lønnsomheten. Ettersom utlånsmiljøet fortsetter å endre seg, vil långivere som omfavner automatisering være bedre rustet til å navigere i utfordringene fremover.

Hvorfor er det viktig å filtrere kunder i utlånsprosessen?

Lånegivning er en risikabel virksomhet, med långivere som hele tiden går på en fin linje mellom å gi tilgang til kreditt til kunder og samtidig minimere risikoen for mislighold.

Selv under de mest gunstige økonomiske forholdene har låntakere med lav kredittscore historisk sett vært mer sannsynlig å falle bak på betalingene for billån, personlige lån og kredittkort.

I USA, for eksempel, sliter subprime-låntakere i økende grad med å holde tritt med betalingene sine. I midten av 2022, de økende forsinkelsene på subprime-kredittkort og personlige lån, som er minst 60 dager forsinket, økt raskere enn normalt, nærmer seg pre-pandeminivåene.

Denne trenden er et bekymringsfullt signal for långivere som må nøye vurdere låntakere før de godkjenner lån. Mens tilgang til kreditt er avgjørende for mange mennesker og selskaper, må långivere også beskytte seg mot risikoen for mislighold og sikre at de kan forbli økonomisk solvente i det lange løp.

Filtrering av kunder er en viktig del av låneprosessen. Det hjelper långivere med å vurdere låntakers kredittverdighet, vurdere risikoen for mislighold og sikre at kun kvalifiserte søkere blir godkjent for lån.

Uten riktig filtrering risikerer långivere å godkjenne høyrisikolåntakere, noe som kan føre til økt mislighold og tap på lån. Effektive filtreringsmetoder hjelper også långivere med å overholde regulatoriske krav og forhindrer uredelige aktiviteter, som kan få alvorlige konsekvenser for långivere.

Kort sagt, filtrering av kunder er avgjørende for långivere for å håndtere risiko, sikre låneytelse og opprettholde en lønnsom utlånsvirksomhet.

---

Automatiser din boliglån behandling, underwriting, svindeloppdagelse, bankavstemminger eller regnskapsprosesser med en klar til bruk tilpasset arbeidsflyt.

Planlegg en demo

---

Fordeler med å filtrere kunder i utlånsprosessen

Fordelene med kundefiltrering inkluderer:

• Sparer tid og penger ved å unngå investeringer i potensielle låntakere med liten sjanse for å kvalifisere for et boliglån.
• Å unngå kunder med dårlig form kan forhindre kostnadene ved å beholde kunder med dårlig form, som kan være høyere enn å skaffe kunder med god form.
• Å bryte opp med dårlige kunder før de har sjansen til å misligholde lån kan forhindre dyre problemer på veien.
• Å proaktivt avslutte relasjoner på dine egne premisser kan være mer fordelaktig enn å vente på at kundene skal gå.
• Kundefiltrering kan hjelpe med å gjenkjenne låntakere som kan passe dårlig, selv i boliglånsprosessen hvor det kan være vanskelig å identifisere slike låntakere.
• Tradisjonelle garantiprosesser vurderer kanskje ikke kredittverdigheten nøyaktig for en låntaker som får inntekter fra utradisjonelle kilder.
• Filtrering av kunder basert på inntekt og sparing, i tillegg til kredittscore, kan være en sterkere prediktor for boliglånsrisiko.

Automatisert kundefiltrering

Å filtrere kunder manuelt er en tung og utfordrende oppgave på grunn av det overveldende antallet lånesøknader som mottas av låneselskaper.

Kredittrisikoforvaltere, kredittpolitiske beslutningstakere og juridiske ressurser kan ha ekspertisen, men gjennomgang av dokumenter og vurdering av kredittverdighet kan fortsatt være kjedelig og utsatt for feil.

Til tross for å ha et team av eksperter, er det fortsatt en utfordring å ta nøyaktige utlånsbeslutninger og samtidig minimere risiko. Det er her automatisering kan være en game-changer!

Bruken av a låneautomatiseringssystem forenkler den tradisjonelt lange og komplekse prosessen med å kontrollere kundenes troverdighet og godkjenne lånesøknader, som har vært en stor ulempe i årevis.

Ifølge "Hvordan finansledelse lønner seg” undersøkelse utført av Oxford Economics, erkjenner 73 % av finanslederne at automatisering forbedrer bedriftens økonomifunksjons effektivitet.

Kredittprosessautomatisering eliminerer manuelle oppgaver og bidrar til å overvinne tradisjonelle utlånsutfordringer. De analytiske verktøyene til systemet gjør det mulig for långivere å tilby en bedre kundeopplevelse og forbedre effektiviteten og låneytelsen på lang sikt. Tilstedeværelsen av automatisering på låneoppstartsstadiet resulterer i flere fordeler, inkludert full overholdelse av låneforskrifter, en reduksjon i lånegodkjenningstiden med flere dager, eliminering av manuelle låneprosesser, raskere og mer nøyaktig automatisert lån underwriting, bedre kundeforholdsstyring, svindeloppdagelse og redusert risiko for datakompromittering.

Fordeler med automatisert kundefiltrering

Noen av de spesifikke fordelene med automatisert kundefiltrering inkluderer:

1. Raskere godkjenninger for søkere – automatisering kan øke hastigheten på arbeidsflyter og gjennomgå flere låners filer på mye kortere tid, noe som resulterer i raskere godkjenninger.
2. Mer effektive arbeidsflyter – automatisering kan redusere tiden og ressursene som trengs for manuelle kundefiltreringsprosesser.
3. Økt nøyaktighet – automatisering kan eliminere risikoen for menneskelige feil i dataregistrering og -behandling, noe som resulterer i mer nøyaktig kundefiltrering.
4. Bedre risikovurdering – automatisering kan gi långivere mer detaljert finansiell informasjon om potensielle låntakere, slik at de kan foreta bedre risikovurderinger.
5. Forbedret tilgang til kontantstrømanalyser – automatisering kan gi långivere et mer helhetlig syn på en potensiell låntakers økonomiske helse, og hjelpe dem med å identifisere gode kunder tidligere i prosessen.
6. Reduserte utgifter – ved å filtrere ut dårlige kunder tidligere i prosessen, kan långivere redusere utgiftene til ukvalifiserte låntakere og opprettholde lønnsomheten.
7. Utvidet kundebase – automatisering og kontantstrømanalyse før underwriting kan fange opp nye kunder som ikke betjenes av tradisjonelle långivere som kun stoler på kredittbyrådata.

Ikke overraskende, McKinsey rapportert i 2022 økte over 60 prosent av de spurte finansinstitusjonene bruken av nye former for data og avanserte analytiske teknikker som maskinlæring for kredittporteføljestyring de siste to årene. En enda større prosentandel, mer enn 75 prosent, forventet at disse trendene ville fortsette de neste to årene.

---

Automatiser din boliglån behandling, underwriting, svindeloppdagelse, bankavstemminger eller regnskapsprosesser med en klar til bruk tilpasset arbeidsflyt.

Planlegg en demo

---

Hvordan automatisere kundefiltrering for utlån?

Ved å utnytte avanserte teknologier som AI og maskinlæring, kan långivere automatisere flere nøkkeltrinn i kundefiltreringsprosessen, for eksempel innføring av låner, datautvinning, lånerprekvalifisering, kredittrisikovurdering og verdivurdering av sikkerheter.

Disse automatiseringsverktøyene hjelper långivere med å effektivisere driften, redusere tiden og kostnadene forbundet med manuell behandling og til slutt ta bedre utlånsbeslutninger. Med automatisering kan långivere også tilpasse krav til låntakers kvalifikasjoner og kategorisere låntakere basert på forhåndsdefinerte parametere, for eksempel lånetype, geografisk plassering og lånertype.

I tillegg lar automatisering långivere tildele lånebehandlingsoppgaver til relevante ansatte basert på deres tilgjengelighet og plassering, noe som forbedrer effektiviteten og reduserer feil.

Det er flere trinn som kan automatiseres i kundefiltreringsprosessen:

1. Bruk konfigurerbare registreringsskjemaer for onboarding av låner.
2. Angi kvalifikasjonskrav for låntakere basert på interne utlånspolicyer.
3. Automatiser datautvinning og validering fra dokumenter levert av låner.
4. AI-aktivert prekvalifisering av låner mot forhåndsdefinerte krav.
5. Automatiser låntakerkategorisering etter brukerdefinerte parametere.
6. Bekreft KYC/AML basert på geografi.
7. Automatisere behandling av låntakerkredittdokumentasjon i ulike formater.
8. Automatiser vurdering av låntakers kredittrisiko basert på brukerdefinerte kriterier.
9. Automatiser scoring av forretningskredittrisiko basert på misligholdssannsynlighet og tap gitt misligholdsmodeller.
10. Automatiser lånebehandling oppgaver og kommunikasjon med låntakere.

Hvordan kan Nanonets hjelpe med å automatisere kundefiltrering?

Nanonets er et AI-aktivert OCR-verktøy for datautvinning som kan lette kundeevalueringen i låneprosessen ved å automatisere utvinningen av data fra ulike dokumenter levert av kunden. Denne teknologien kan fange opp viktig finansiell informasjon fra kontoutskrifter, skattedokumenter, lønnsslipper og andre kilder med høy grad av nøyaktighet, noe som reduserer risikoen for feil og unøyaktigheter som kan oppstå ved manuell datainntasting.

Ved å bruke nanonetter kan långivere strømlinjeforme lånesøknadsprosess, sparer tid og reduserer arbeidsmengden for låneansvarlige. Dette tillater også långivere å behandle et større volum av lånesøknader, noe som resulterer i raskere behandlingstider for lånegodkjenninger.

I tillegg kan Nanonets gjøre det mulig for långivere å utføre mer omfattende og nøyaktig analyse av potensielle låntakers økonomiske status, og hjelpe dem med å identifisere gode tilpassede kunder og unngå ukvalifiserte låntakere. Långivere kan også bruke de utvunnede dataene til å utføre inntektsanalyse, risikomodellering og kontantstrømanalyse, som kan gi et mer fullstendig bilde av låntakerens økonomiske helse utover tradisjonelle kredittbyrådata alene.

---

Automatiser din boliglån behandling, underwriting, svindeloppdagelse, bankavstemminger eller regnskapsprosesser med en klar til bruk tilpasset arbeidsflyt.

Planlegg en demo

---

Ta bort

Ved å implementere automatisering i de tidlige stadiene av utlånsprosessen, kan långivere nyte godt av flere fordeler, for eksempel muligheten til å identifisere egnede kunder og filtrere ut ukvalifiserte låntakere.

Med teknologi som Nanonets' dokumentfangstteknologi kan långivere analysere kontantstrømdata fra flere kilder, slik at de kan få en omfattende forståelse av en låntakers økonomiske status utover bare kredittbyrådata. Denne automatiseringen kan også hjelpe långivere med å redusere kostnader forbundet med ukvalifiserte låntakere, forbedre lønnsomheten og utvide spekteret av akseptable kredittrisikoer øverst i trakten, og potensielt tiltrekke nye kunder som kanskje ikke betjenes av tradisjonelle långivere som utelukkende er avhengige av kredittbyrådata.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• Minting the Future med Adryenn Ashley. Tilgang her.
• kilde: https://nanonets.com/blog/automated-customer-filtering-for-lending-process/