Filtrera kunder i utlåningsprocessen med automatisering

I utlåningsvärlden är riskhantering avgörande för framgång. Men med ett växande antal låneansökningar och ett ökande antal försummelser, hur kan långivare effektivt hantera risker utan att offra effektiviteten?

Svaret ligger i att automatisera steg i utlåningsprocessen.

Automatisering gör det möjligt för långivare att genomföra strängare kreditkontroller, inkomstverifiering och andra kritiska verifieringar för att säkerställa att endast kvalificerade låntagare godkänns. Genom att använda automatisering kan långivare också förbättra sina låns behandlingstider och minska mänskliga fel, vilket säkerställer efterlevnad av regelverk.

Den här artikeln kommer att utforska fördelarna med att använda automatisering för att filtrera kunder tidigt i utlåningsprocessen, inklusive hur det kan hjälpa långivare att minimera risker, förbättra effektiviteten och öka lönsamheten. När utlåningsmiljön fortsätter att förändras kommer långivare som anammar automatisering att vara bättre rustade för att navigera de utmaningar som ligger framför dem.

Varför är det viktigt att filtrera kunder i utlåningsprocessen?

Lånegivning är en riskabel verksamhet, där långivare ständigt går på en fin linje mellan att ge tillgång till krediter till kunder och samtidigt minimera risken för fallissemang.

Även under de mest gynnsamma ekonomiska förhållandena har låntagare med låga kreditvärden historiskt sett varit mer benägna att hamna efter med sina betalningar för billån, personliga lån och kreditkort.

I USA, till exempel, kämpar subprime-låntagare alltmer för att hålla jämna steg med sina betalningar. I mitten av 2022, de ökande försummelserna på subprime-kreditkort och personliga lån, som är minst 60 dagar försenade, ökade snabbare än normalt, närmar sig sina pre-pandeminivåer.

Denna trend är en oroande signal för långivare som noggrant måste utvärdera låntagare innan de godkänner lån. Även om tillgång till kredit är avgörande för många människor och företag, måste långivare också skydda sig mot risken för fallissemang och se till att de kan förbli ekonomiskt solventa på lång sikt.

Att filtrera kunder är en viktig del av låneprocessen. Det hjälper långivare att utvärdera låntagares kreditvärdighet, bedöma risken för fallissemang och säkerställa att endast kvalificerade sökande godkänns för lån.

Utan korrekt filtrering riskerar långivare att godkänna högrisklåntagare, vilket kan leda till ökade fallissemang och förluster. Effektiva filtreringsmetoder hjälper också långivare att följa regulatoriska krav och förhindra bedrägliga aktiviteter, vilket kan få allvarliga konsekvenser för långivare.

Kort sagt, filtrering av kunder är avgörande för att långivare ska kunna hantera risker, säkerställa låneprestanda och upprätthålla en lönsam låneverksamhet.

---

Automatisera din bolånebehandling, underwriting, bedrägeriupptäckt, bankavstämningar eller redovisningsprocesser med ett färdigt anpassat arbetsflöde.

Planera en demonstration

---

Fördelar med att filtrera kunder i utlåningsprocessen

Fördelarna med kundfiltrering inkluderar:

• Spara tid och pengar genom att undvika investeringar i potentiella låntagare med liten chans att kvalificera sig för ett bolån.
• Att undvika vältränade kunder kan förhindra kostnaderna för att behålla fattiga kunder, som kan vara högre än att skaffa vältränade kunder.
• Att göra slut med dåliga kunder innan de har chansen att gå i konkurs kan förhindra dyra problem på vägen.
• Att proaktivt avsluta relationer på dina egna villkor kan vara mer fördelaktigt än att vänta på att kunder ska lämna.
• Kundfiltrering kan hjälpa till att känna igen låntagare som kan bli dåliga, även i bolåneprocessen där det kan vara svårt att identifiera sådana låntagare.
• Traditionella försäkringsprocesser kanske inte bedömer kreditvärdigheten korrekt för en låntagare som får inkomst från icke-traditionella källor.
• Att filtrera kunder baserat på inkomst och besparingar, förutom kreditpoäng, kan vara en starkare prediktor för bolånerisk.

Automatiserad kundfiltrering

Att filtrera kunder manuellt är en betungande och utmanande uppgift på grund av det överväldigande antalet låneansökningar som tas emot av långivare.

Kreditriskhanterare, kreditpolicymakare och juridiska resurser kan ha expertis, men att granska dokument och bedöma kreditvärdighet kan fortfarande vara tråkigt och felbenäget.

Trots att vi har ett team av experter är det fortfarande en utmaning att fatta korrekta lånebeslut samtidigt som risken minimeras. Det är här automatisering kan vara en spelväxlare!

Användningen av en låneautomationssystem förenklar den traditionellt långa och komplexa processen att kontrollera kundernas trovärdighet och godkänna låneansökningar, vilket har varit en stor olägenhet i flera år.

Enligt "Hur finansiellt ledarskap lönar sig” undersökning gjord av Oxford Economics, 73% av finanscheferna erkänner att automatisering förbättrar deras företags ekonomifunktions effektivitet.

Kreditprocessautomatisering eliminerar manuella uppgifter och hjälper till att övervinna traditionella låneutmaningar. Systemets analysverktyg gör det möjligt för långivare att erbjuda en bättre kundupplevelse och förbättra effektiviteten och låneprestanda på lång sikt. Förekomsten av automatisering vid lånestartsstadiet resulterar i flera fördelar, inklusive full överensstämmelse med lånereglerna, en minskning av lånegodkännandetiden med flera dagar, eliminering av manuella låneprocesser, snabbare och mer exakt automatiserat lån underwriting, bättre kundrelationshantering, bedrägeriupptäckt och minskade risker för datakompromettering.

Fördelar med automatisk kundfiltrering

Några av de specifika fördelarna med automatisk kundfiltrering inkluderar:

1. Snabbare godkännanden för sökande – automatisering kan påskynda arbetsflöden och granska fler låntagares filer på mycket kortare tid, vilket resulterar i snabbare godkännanden.
2. Effektivare arbetsflöden – automatisering kan minska tiden och resurserna som behövs för manuella kundfiltreringsprocesser.
3. Ökad noggrannhet – automatisering kan eliminera risken för mänskliga fel vid inmatning och bearbetning av data, vilket resulterar i mer exakt kundfiltrering.
4. Bättre riskbedömning – automatisering kan ge långivare mer detaljerad finansiell information om potentiella låntagare, vilket gör det möjligt för dem att göra bättre riskbedömningar.
5. Förbättrad tillgång till kassaflödesanalys – automatisering kan ge långivare en mer holistisk syn på en potentiell låntagares ekonomiska hälsa, vilket hjälper dem att identifiera vältränade kunder tidigare i processen.
6. Minskade kostnader – genom att filtrera bort dåliga kunder tidigare i processen kan långivare minska utgifterna för okvalificerade låntagare och behålla lönsamheten.
7. Utökad kundbas – automatisering och kassaflödesanalys före emissionsgarantier kan fånga upp nya kunder som inte betjänas av traditionella långivare som enbart förlitar sig på kreditbyrådata.

Inte överraskande, McKinsey rapporterade 2022 ökade över 60 procent av de tillfrågade finansinstituten sitt utnyttjande av nya former av data och avancerade analytiska tekniker som maskininlärning för kreditportföljhantering under de senaste två åren. En ännu större andel, mer än 75 procent, förutsåg att dessa trender skulle fortsätta under de kommande två åren.

---

Automatisera din bolånebehandling, underwriting, bedrägeriupptäckt, bankavstämningar eller redovisningsprocesser med ett färdigt anpassat arbetsflöde.

Planera en demonstration

---

Hur automatiserar man kundfiltrering för utlåning?

Genom att utnyttja avancerad teknik som AI och maskininlärning kan långivare automatisera flera viktiga steg i kundfiltreringsprocessen, såsom introduktion av låntagare, datautvinning, förkvalificering av låntagare, kreditriskbedömning och värdering av säkerheter.

Dessa automationsverktyg hjälper långivare att effektivisera sin verksamhet, minska tiden och kostnaderna i samband med manuell bearbetning och i slutändan fatta bättre lånebeslut. Med automatisering kan långivare också anpassa krav på låntagares behörighet och kategorisera låntagare baserat på fördefinierade parametrar, såsom lånetyp, geografisk plats och låntagares typ.

Dessutom tillåter automatisering långivare att tilldela lånehanteringsuppgifter till relevant personal baserat på deras tillgänglighet och plats, vilket förbättrar effektiviteten och minskar felen.

Det finns flera steg som kan automatiseras i kundfiltreringsprocessen:

1. Använd konfigurerbara registreringsformulär för onboarding av låntagare.
2. Ställ in krav på låntagares behörighet baserat på interna utlåningspolicyer.
3. Automatisera datautvinning och validering från dokument som tillhandahålls av låntagare.
4. AI-aktiverad förkvalificering för låntagare mot förinställda krav.
5. Automatisera låntagarkategorisering med användardefinierade parametrar.
6. Verifiera KYC/AML baserat på geografi.
7. Automatisera hanteringen av låntagarkreditunderlag i olika format.
8. Automatisera bedömning av låntagares kreditrisk baserat på användardefinierade kriterier.
9. Automatisera poängsättning av affärskreditrisk baserat på fallissemangssannolikhet och förlustgivna standardmodeller.
10. Automatisera lånehantering uppgifter och kommunikation med låntagare.

Hur kan Nanonets hjälpa till att automatisera kundfiltrering?

Nanonets är ett AI-aktiverat OCR-verktyg för dataextraktion som kan underlätta kundutvärdering i låneprocessen genom att automatisera extraheringen av data från olika dokument som tillhandahålls av kunden. Denna teknik kan fånga viktig finansiell information från kontoutdrag, skattedokument, lönebesked och andra källor med en hög grad av noggrannhet, vilket minskar risken för fel och felaktigheter som kan uppstå vid manuell inmatning av data.

Genom att använda Nanonets kan långivare effektivisera låneansökan, vilket sparar tid och minskar arbetsbelastningen för låneansvariga. Detta gör det också möjligt för långivare att behandla en större volym av låneansökningar, vilket resulterar i snabbare handläggningstider för lånegodkännanden.

Dessutom kan Nanonets göra det möjligt för långivare att utföra mer omfattande och noggrann analys av potentiella låntagares finansiella status, vilket hjälper dem att identifiera vältränade kunder och undvika okvalificerade låntagare. Långivare kan också använda de extraherade uppgifterna för att utföra inkomstanalys, riskmodellering och kassaflödesanalys, vilket kan ge en mer komplett bild av låntagarens finansiella hälsa utöver enbart traditionell kreditupplysningsdata.

---

Automatisera din bolånebehandling, underwriting, bedrägeriupptäckt, bankavstämningar eller redovisningsprocesser med ett färdigt anpassat arbetsflöde.

Planera en demonstration

---

Hämtmat

Genom att implementera automatisering i de tidiga stadierna av utlåningsprocessen kan långivare åtnjuta flera fördelar, såsom möjligheten att identifiera lämpliga kunder och filtrera bort okvalificerade låntagare.

Med teknik som Nanonets dokumentfångningsteknik kan långivare analysera kassaflödesdata från flera källor, vilket gör det möjligt för dem att få en heltäckande förståelse för en låntagares finansiella status utöver bara kreditupplysningsuppgifter. Denna automatisering kan också hjälpa långivare att minska kostnaderna för okvalificerade låntagare, förbättra lönsamheten och bredda utbudet av acceptabla kreditrisker högst upp i tratten, vilket potentiellt kan locka nya kunder som kanske inte betjänas av traditionella långivare som enbart förlitar sig på kreditupplysningar.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Minting the Future med Adryenn Ashley. Tillgång här.
• Källa: https://nanonets.com/blog/automated-customer-filtering-for-lending-process/