Filtriranje strank v procesu kreditiranja z avtomatizacijo

V svetu posojil je obvladovanje tveganj ključnega pomena za uspeh. Toda kako lahko posojilodajalci učinkovito obvladujejo tveganje, ne da bi pri tem žrtvovali učinkovitost?

Odgovor je v avtomatizaciji korakov v procesu posojanja.

Avtomatizacija omogoča posojilodajalcem, da izvajajo strožje kreditne preglede, preverjanje dohodka in druga kritična preverjanja, da zagotovijo, da so odobreni samo kvalificirani posojilojemalci. Z uporabo avtomatizacije lahko posojilodajalci tudi izboljšajo čas obdelave svojih posojil in zmanjšajo število človeških napak ter tako zagotovijo skladnost s predpisi.

Ta članek bo raziskal prednosti uporabe avtomatizacije za filtriranje strank na začetku posojilnega procesa, vključno s tem, kako lahko posojilodajalcem pomaga zmanjšati tveganje, izboljšati učinkovitost in povečati donosnost. Ker se posojilno okolje še naprej spreminja, bodo posojilodajalci, ki sprejemajo avtomatizacijo, bolje opremljeni za krmarjenje s prihodnjimi izzivi.

Zakaj je pomembno filtrirati stranke v procesu posojanja?

Zagotavljanje posojil je tvegan posel, saj posojilodajalci nenehno hodijo po tanki črti med zagotavljanjem dostopa do posojil strankam in zmanjševanjem njihovega tveganja neplačila.

Tudi v najugodnejših gospodarskih razmerah so posojilojemalci z nizkimi kreditnimi ocenami v preteklosti pogosteje zaostajali s plačili posojil za avtomobile, osebnih posojil in kreditnih kartic.

V Združenih državah se na primer drugorazredni posojilojemalci vse bolj trudijo slediti svojim plačilom. Sredi leta 2022 so naraščajoče zamude pri drugorazrednih kreditnih karticah in osebnih posojilih, ki zamujajo vsaj 60 dni, povečalo hitreje kot običajno, ki se približujejo ravni pred pandemijo.

Ta trend je zaskrbljujoč signal za posojilodajalce, ki morajo skrbno oceniti posojilojemalce, preden odobrijo posojila. Medtem ko je dostop do kredita ključnega pomena za mnoge ljudi in podjetja, se morajo posojilodajalci tudi zaščititi pred tveganjem neplačila in zagotoviti, da lahko dolgoročno ostanejo finančno plačilno sposobni.

Filtriranje strank je bistveni del posojilnega procesa. Posojilodajalcem pomaga oceniti kreditno sposobnost posojilojemalcev, oceniti tveganje neplačila in zagotoviti, da so za posojila odobreni samo kvalificirani prosilci.

Brez ustreznega filtriranja posojilodajalci tvegajo, da bodo odobrili visoko tvegane posojilojemalce, kar lahko povzroči več neplačila posojila in izgube. Učinkovite metode filtriranja tudi pomagajo posojilodajalcem pri izpolnjevanju regulativnih zahtev in preprečujejo goljufive dejavnosti, ki imajo lahko resne posledice za posojilodajalce.

Skratka, filtriranje strank je za posojilodajalce ključnega pomena za obvladovanje tveganja, zagotavljanje uspešnosti posojila in ohranjanje donosnega posojilnega posla.

---

Avtomatizirajte svoje obdelava hipoteke, sklepanje pogodb, odkrivanje goljufij, bančne uskladitve ali računovodski procesi s potekom dela po meri, pripravljenim za uporabo.

Načrtujte predstavitev

---

Prednosti filtriranja strank v procesu posojanja

Prednosti filtriranja strank vključujejo:

• Prihranek časa in denarja z izogibanjem naložbam v bodoče posojilojemalce z malo možnostmi, da bi izpolnjevali pogoje za hipoteko.
• Izogibanje slabim strankam lahko prepreči stroške zadrževanja slabih strank, ki so lahko višji kot pridobivanje dobrih strank.
• Prekinitev razmerja s slabimi strankami, preden imajo možnost zamuditi posojila, lahko prepreči drage težave v prihodnosti.
• Proaktivno prekinitev odnosov pod lastnimi pogoji je lahko bolj koristna kot čakanje, da stranke odidejo.
• Filtriranje strank lahko pomaga prepoznati posojilojemalce, ki bi lahko postali slabi, tudi v postopek hipotekarnega posojila kjer je težko identificirati take posojilojemalce.
• Tradicionalni postopki sprejemanja kreditov morda ne bodo natančno ocenili kreditne sposobnosti posojilojemalca, ki prejema dohodek iz netradicionalnih virov.
• Filtriranje strank na podlagi dohodka in prihrankov, poleg bonitetnih rezultatov, je lahko močnejši napovedovalec hipotekarnega tveganja.

Samodejno filtriranje strank

Ročno filtriranje strank je težavna in zahtevna naloga zaradi ogromnega števila vlog za posojila, ki jih prejmejo posojilodajalke.

Upravljavci kreditnega tveganja, oblikovalci kreditne politike in pravni viri imajo morda strokovno znanje, vendar sta lahko pregledovanje dokumentov in ocenjevanje kreditne sposobnosti še vedno dolgočasno in nagnjeno k napakam.

Kljub ekipi strokovnjakov ostaja sprejemanje natančnih posojilnih odločitev ob zmanjševanju tveganja izziv. Tukaj lahko avtomatizacija spremeni igro!

Uporaba a sistem za avtomatizacijo posojil poenostavi tradicionalno dolg in zapleten postopek preverjanja kredibilnosti stranke in odobritve vlog za posojilo, ki je bil leta velika nevšečnost.

Po mnenjuKako se izplača vodenje financ« Raziskava, ki jo je izvedel Oxford Economics, 73 % finančnih direktorjev priznava, da avtomatizacija izboljša učinkovitost finančne funkcije njihovega podjetja.

Avtomatizacija kreditnega procesa odpravlja ročna opravila in pomaga pri premagovanju tradicionalnih izzivov pri posojanju. Analitična orodja sistema posojilodajalcem omogočajo boljšo uporabniško izkušnjo ter dolgoročno izboljšanje učinkovitosti in uspešnosti posojila. Prisotnost avtomatizacije v fazi izdaje posojila ima za posledico številne prednosti, vključno s popolno skladnostjo s predpisi o posojilih, skrajšanjem časa odobritve posojila za več dni, odpravo ročnih postopkov posojila, hitrejše in natančnejše avtomatsko posojilo sklepanje pogodb, boljše upravljanje odnosov s strankami, odkrivanje goljufij in zmanjšana tveganja ogrožanja podatkov.

Prednosti avtomatiziranega filtriranja strank

Nekatere posebne prednosti samodejnega filtriranja strank vključujejo:

1. Hitrejše odobritve za prosilce – avtomatizacija lahko pospeši poteke dela in pregleda več datotek posojilojemalcev v veliko krajšem času, kar ima za posledico hitrejše odobritve.
2. Učinkovitejši poteki dela – avtomatizacija lahko skrajša čas in vire, potrebne za postopke ročnega filtriranja strank.
3. Povečana natančnost – avtomatizacija lahko odpravi tveganje človeških napak pri vnosu in obdelavi podatkov, kar ima za posledico natančnejše filtriranje strank.
4. Boljša ocena tveganja – avtomatizacija lahko posojilodajalcem zagotovi podrobnejše finančne informacije o potencialnih posojilojemalcih, kar jim omogoči boljšo oceno tveganja.
5. Izboljšan dostop do analitike denarnega toka – avtomatizacija lahko posojilodajalcem zagotovi bolj celosten pogled na finančno stanje potencialnega posojilojemalca, kar jim pomaga prepoznati ustrezne stranke že prej v procesu.
6. Zmanjšani stroški – s filtriranjem slabih strank na začetku postopka lahko posojilodajalci zmanjšajo stroške nekvalificiranih posojilojemalcev in ohranijo donosnost.
7. Razširjena baza strank – avtomatizacija in analiza denarnega toka pred prevzemom lahko zajame nove stranke, ki jih ne servisirajo tradicionalni posojilodajalci, ki se zanašajo izključno na podatke kreditnih uradov.

Ni presenetljivo, McKinsey poročali leta 2022 je več kot 60 odstotkov anketiranih finančnih institucij v zadnjih dveh letih povečalo svojo uporabo novih oblik podatkov in naprednih analitičnih tehnik, kot je strojno učenje za upravljanje kreditnega portfelja. Še večji odstotek, več kot 75 odstotkov, jih je predvidevalo, da se bodo ti trendi nadaljevali še naslednji dve leti.

---

Avtomatizirajte svoje obdelava hipoteke, sklepanje pogodb, odkrivanje goljufij, bančne uskladitve ali računovodski procesi s potekom dela po meri, pripravljenim za uporabo.

Načrtujte predstavitev

---

Kako avtomatizirati filtriranje strank za kreditiranje?

Z izkoriščanjem naprednih tehnologij, kot sta umetna inteligenca in strojno učenje, lahko posojilodajalci avtomatizirajo več ključnih korakov v procesu filtriranja strank, kot so vključitev posojilojemalca, ekstrakcija podatkov, predkvalifikacija posojilojemalca, ocena kreditnega tveganja in vrednotenje zavarovanja.

Ta orodja za avtomatizacijo posojilodajalcem pomagajo racionalizirati svoje poslovanje, skrajšati čas in stroške, povezane z ročno obdelavo, in na koncu sprejemati boljše odločitve glede posojil. Z avtomatizacijo lahko posojilodajalci tudi prilagodijo zahteve glede upravičenosti posojilojemalca in kategorizirajo posojilojemalce na podlagi vnaprej določenih parametrov, kot so vrsta posojila, geografska lokacija in vrsta posojilojemalca.

Poleg tega avtomatizacija posojilodajalcem omogoča, da dodelijo naloge obdelave posojil ustreznim članom osebja glede na njihovo razpoložljivost in lokacijo, s čimer izboljšajo učinkovitost in zmanjšajo napake.

Obstaja več korakov, ki jih je mogoče avtomatizirati v procesu filtriranja strank:

1. Uporabite nastavljive obrazce za registracijo za vkrcanje posojilojemalca.
2. Določite zahteve glede upravičenosti posojilojemalca na podlagi notranjih posojilnih politik.
3. Avtomatizirajte pridobivanje in preverjanje podatkov iz dokumentov, ki jih posreduje posojilojemalec.
4. Predkvalifikacija posojilojemalca z umetno inteligenco glede na vnaprej določene zahteve.
5. Avtomatizirajte kategorizacijo posojilojemalca po uporabniško določenih parametrih.
6. Preverite KYC/AML na podlagi zemljepisa.
7. Avtomatizirajte obdelavo kreditne dokumentacije posojilojemalca v različnih oblikah.
8. Avtomatsko ocenjevanje kreditnega tveganja posojilojemalca na podlagi meril, ki jih določi uporabnik.
9. Avtomatizirajte točkovanje poslovnega kreditnega tveganja na podlagi modelov verjetnosti neplačila in izgube ob neplačilu.
10. Avtomatizirajte obdelavo posojila naloge in komunikacijo s kreditojemalci.

Kako lahko Nanonets pomaga avtomatizirati filtriranje strank?

Nanonets je orodje OCR za ekstrakcijo podatkov z umetno inteligenco, ki lahko olajša ocenjevanje strank v postopku posojila z avtomatizacijo ekstrakcije podatkov iz različnih dokumentov, ki jih zagotovi stranka. Ta tehnologija lahko zajame pomembne finančne informacije iz bančnih izpiskov, davčnih dokumentov, plačilnih položnic in drugih virov z visoko stopnjo natančnosti, kar zmanjša tveganje za napake in netočnosti, do katerih lahko pride pri ročnem vnosu podatkov.

Z uporabo Nanonetov lahko posojilodajalci racionalizirajo postopek vloge za posojilo, prihranek časa in zmanjšanje delovne obremenitve kreditnih uradnikov. To tudi omogoča posojilodajalcem, da obdelajo večji obseg vlog za posojila, kar ima za posledico hitrejše čase za odobritev posojil.

Poleg tega lahko Nanonets posojilodajalcem omogoči izčrpnejšo in natančnejšo analizo finančnega stanja potencialnih posojilojemalcev, kar jim pomaga prepoznati ustrezne stranke in se izogniti nekvalificiranim posojilojemalcem. Posojilodajalci lahko izvlečene podatke uporabijo tudi za analizo dohodka, modeliranje tveganja in analizo denarnega toka, kar lahko zagotovi popolnejšo sliko finančnega zdravja posojilojemalca, ki presega zgolj podatke tradicionalnih kreditnih uradov.

---

Avtomatizirajte svoje obdelava hipoteke, sklepanje pogodb, odkrivanje goljufij, bančne uskladitve ali računovodski procesi s potekom dela po meri, pripravljenim za uporabo.

Načrtujte predstavitev

---

Odnesite

Z uvedbo avtomatizacije v zgodnjih fazah posojilnega procesa lahko posojilodajalci uživajo številne prednosti, kot je možnost identifikacije primernih strank in filtriranje nekvalificiranih posojilojemalcev.

S tehnologijo, kot je tehnologija za zajemanje dokumentov Nanonets, lahko posojilodajalci analizirajo podatke o denarnem toku iz več virov, kar jim omogoča, da pridobijo celovito razumevanje finančnega stanja posojilojemalca, ki presega le podatke kreditnega urada. Ta avtomatizacija lahko tudi pomaga posojilodajalcem zmanjšati stroške, povezane z nekvalificiranimi posojilojemalci, izboljšati dobičkonosnost in razširiti obseg sprejemljivih kreditnih tveganj na vrhu lijaka, kar potencialno pritegne nove stranke, ki jih tradicionalni posojilodajalci, ki se zanašajo izključno na podatki kreditnega urada.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoAiStream. Podatkovna inteligenca Web3. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• Kovanje prihodnosti z Adryenn Ashley. Dostopite tukaj.
• vir: https://nanonets.com/blog/automated-customer-filtering-for-lending-process/