آٹومیشن کے ساتھ قرض دینے کے عمل میں صارفین کو فلٹر کرنا

قرض دینے کی دنیا میں، رسک مینجمنٹ کامیابی کے لیے بہت ضروری ہے۔ لیکن قرض کی درخواستوں کی بڑھتی ہوئی تعداد اور بدعنوانی کی بڑھتی ہوئی تعداد کے ساتھ، قرض دہندہ کارکردگی کو قربان کیے بغیر مؤثر طریقے سے خطرے کا انتظام کیسے کر سکتے ہیں؟

جواب قرض دینے کے عمل میں خودکار اقدامات میں مضمر ہے۔

آٹومیشن قرض دہندگان کو مزید سخت کریڈٹ چیک، آمدنی کی تصدیق، اور دیگر اہم تصدیقات کرنے کے قابل بناتا ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ صرف مستند قرض دہندگان کی منظوری دی گئی ہے۔ آٹومیشن کا استعمال کرتے ہوئے، قرض دہندگان اپنے قرض کی کارروائی کے اوقات کو بھی بہتر بنا سکتے ہیں اور ریگولیٹری تعمیل کو یقینی بناتے ہوئے انسانی غلطی کو کم کر سکتے ہیں۔

یہ مضمون قرض دینے کے عمل کے آغاز میں صارفین کو فلٹر کرنے کے لیے آٹومیشن کے استعمال کے فوائد کو دریافت کرے گا، بشمول یہ کہ یہ قرض دہندگان کو خطرے کو کم کرنے، کارکردگی کو بہتر بنانے، اور منافع میں اضافہ کرنے میں کس طرح مدد کر سکتا ہے۔ جیسا کہ قرض دینے کا ماحول بدلتا رہتا ہے، قرض دہندگان جو آٹومیشن کو اپناتے ہیں وہ آگے آنے والے چیلنجوں کو نیویگیٹ کرنے کے لیے بہتر طریقے سے لیس ہوں گے۔

قرض دینے کے عمل میں صارفین کو فلٹر کرنا کیوں ضروری ہے؟

قرض کی فراہمی ایک پرخطر کاروبار ہے، جس میں قرض دہندگان اپنے ڈیفالٹ کے خطرے کو کم کرتے ہوئے صارفین کو کریڈٹ تک رسائی فراہم کرنے کے درمیان مسلسل ایک عمدہ لائن پر چلتے ہیں۔

یہاں تک کہ انتہائی سازگار معاشی حالات میں، کم کریڈٹ اسکور والے قرض دہندگان کا تاریخی طور پر کار لون، پرسنل لونز اور کریڈٹ کارڈز کی ادائیگیوں میں پیچھے رہنے کا زیادہ امکان رہا ہے۔

ریاستہائے متحدہ میں، مثال کے طور پر، سب پرائم قرض لینے والے اپنی ادائیگیوں کو برقرار رکھنے کے لیے تیزی سے جدوجہد کر رہے ہیں۔ 2022 کے وسط میں، سب پرائم کریڈٹ کارڈز اور ذاتی قرضوں پر بڑھتے ہوئے جرم، جو کم از کم 60 دن کی تاخیر سے ہیں، معمول سے زیادہ تیزی سے اضافہ ہوا، ان کی پری وبائی سطح کے قریب۔

یہ رجحان قرض دہندگان کے لیے ایک تشویشناک اشارہ ہے جنہیں قرضوں کی منظوری سے پہلے قرض لینے والوں کا احتیاط سے جائزہ لینا چاہیے۔ اگرچہ بہت سے لوگوں اور کمپنیوں کے لیے کریڈٹ تک رسائی بہت اہم ہے، قرض دہندگان کو خود کو ڈیفالٹ کے خطرے سے بھی بچانا چاہیے اور اس بات کو یقینی بنانا چاہیے کہ وہ طویل مدت میں مالی طور پر حل طلب رہ سکیں۔

گاہکوں کو فلٹر کرنا قرض دینے کے عمل کا ایک لازمی حصہ ہے۔ یہ قرض دہندگان کو قرض دہندگان کی ساکھ کی اہلیت کا اندازہ کرنے، ڈیفالٹ کے خطرے کا اندازہ لگانے، اور اس بات کو یقینی بنانے میں مدد کرتا ہے کہ صرف اہل درخواست دہندگان ہی قرضوں کے لیے منظور ہوں۔

مناسب فلٹرنگ کے بغیر، قرض دہندگان زیادہ خطرہ والے قرض لینے والوں کو منظور کرنے کا خطرہ مول لیتے ہیں، جس سے قرض کے ڈیفالٹس اور نقصانات بڑھ سکتے ہیں۔ فلٹرنگ کے مؤثر طریقے قرض دہندگان کو ریگولیٹری تقاضوں کی تعمیل کرنے اور دھوکہ دہی کی سرگرمیوں کو روکنے میں بھی مدد کرتے ہیں، جس کے قرض دہندگان کے لیے سنگین نتائج ہو سکتے ہیں۔

مختصراً، قرض دہندگان کے لیے خطرے کا انتظام کرنے، قرض کی کارکردگی کو یقینی بنانے، اور منافع بخش قرضے کے کاروبار کو برقرار رکھنے کے لیے صارفین کو فلٹر کرنا بہت ضروری ہے۔

---

اپنا خودکار بنائیں mortgage processing, underwriting, fraud detection, bank reconciliations or accounting processes with a ready-to-use custom workflow.

ایک ڈیمو شیڈول کریں

---

قرض دینے کے عمل میں صارفین کو فلٹر کرنے کے فوائد

کسٹمر فلٹرنگ کے فوائد میں شامل ہیں:

• رہن کے لیے اہل ہونے کے بہت کم امکانات کے ساتھ ممکنہ قرض دہندگان میں سرمایہ کاری سے گریز کرکے وقت اور پیسے کی بچت۔
• خراب فٹ گاہکوں سے بچنا ناقص فٹ گاہکوں کو برقرار رکھنے کی لاگت کو روک سکتا ہے، جو اچھے فٹ گاہکوں کو حاصل کرنے سے زیادہ ہو سکتا ہے۔
• برے صارفین کو قرضوں پر ڈیفالٹ ہونے کا موقع ملنے سے پہلے ان سے رشتہ توڑنا مہنگے مسائل کو سڑک پر آنے سے روک سکتا ہے۔
• آپ کی اپنی شرائط پر تعلقات کو فعال طور پر ختم کرنا گاہکوں کے جانے کا انتظار کرنے سے زیادہ فائدہ مند ہو سکتا ہے۔
• کسٹمر فلٹرنگ سے قرض لینے والوں کو پہچاننے میں مدد مل سکتی ہے جو ناقص فٹ ہو سکتے ہیں، یہاں تک کہ میں رہن قرض دینے کا عمل جہاں ایسے قرض لینے والوں کی شناخت مشکل ہو سکتی ہے۔
• غیر روایتی ذرائع سے آمدنی حاصل کرنے والے قرض لینے والے کے لیے روایتی انڈر رائٹنگ کے عمل سے کریڈٹ کی اہلیت کا درست اندازہ نہیں ہو سکتا۔
• کریڈٹ سکور کے علاوہ آمدنی اور بچت کی بنیاد پر صارفین کو فلٹر کرنا، رہن کے خطرے کا ایک مضبوط پیش گو ہو سکتا ہے۔

خودکار کسٹمر فلٹرنگ

قرض دینے والی کمپنیوں کی طرف سے موصول ہونے والی قرض کی درخواستوں کی بھاری تعداد کی وجہ سے صارفین کو دستی طور پر فلٹر کرنا ایک مشکل اور مشکل کام ہے۔

کریڈٹ رسک مینیجرز، کریڈٹ پالیسی سازوں، اور قانونی وسائل کے پاس مہارت ہو سکتی ہے، لیکن دستاویزات کا جائزہ لینا اور کریڈٹ کی اہلیت کا اندازہ لگانا اب بھی تکلیف دہ اور غلطی کا شکار ہو سکتا ہے۔

ماہرین کی ایک ٹیم ہونے کے باوجود، خطرے کو کم کرتے ہوئے قرض دینے کے درست فیصلے کرنا ایک چیلنج بنا ہوا ہے۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں آٹومیشن گیم چینجر ہو سکتی ہے!

کا استعمال a قرض آٹومیشن سسٹم صارفین کی ساکھ کی جانچ اور قرض کی درخواستوں کو منظور کرنے کے روایتی طور پر طویل اور پیچیدہ عمل کو آسان بناتا ہے، جو برسوں سے ایک بڑی تکلیف ہے۔

کے مطابق "فنانس لیڈرشپ کیسے ادائیگی کرتی ہے۔آکسفورڈ اکنامکس کے ذریعہ کئے گئے سروے میں، 73% مالیاتی ایگزیکٹوز تسلیم کرتے ہیں کہ آٹومیشن ان کی کمپنی کے فنانس فنکشن کی کارکردگی کو بہتر بناتی ہے۔

کریڈٹ پروسیس آٹومیشن eliminates manual tasks and helps overcome traditional lending challenges. The analytical tools of the system enable lenders to offer a better customer experience and improve efficiency and loan performance in the long run. The presence of automation at the loan origination stage results in several benefits, including full compliance with lending regulations, a reduction in loan approval time by several days, elimination of manual loan processes, faster and more accurate automated loan underwriting, better customer relationship management, fraud detection, and reduced risks of data compromise.

خودکار کسٹمر فلٹرنگ کے فوائد

خودکار کسٹمر فلٹرنگ کے کچھ مخصوص فوائد میں شامل ہیں:

1. درخواست دہندگان کے لیے تیز تر منظوری - آٹومیشن ورک فلو کو تیز کر سکتی ہے اور بہت کم وقت میں زیادہ قرض لینے والوں کی فائلوں کا جائزہ لے سکتی ہے، جس کے نتیجے میں تیزی سے منظوری مل سکتی ہے۔
2. زیادہ موثر ورک فلو - آٹومیشن دستی کسٹمر فلٹرنگ کے عمل کے لیے درکار وقت اور وسائل کو کم کر سکتی ہے۔
3. درستگی میں اضافہ - آٹومیشن ڈیٹا کے اندراج اور پروسیسنگ میں انسانی غلطیوں کے خطرے کو ختم کر سکتا ہے، جس کے نتیجے میں زیادہ درست کسٹمر فلٹرنگ ہوتی ہے۔
4. بہتر خطرے کی تشخیص - آٹومیشن قرض دہندگان کو ممکنہ قرض دہندگان کے بارے میں مزید تفصیلی مالی معلومات فراہم کر سکتی ہے، جو انہیں خطرے کی بہتر تشخیص کرنے کے قابل بناتی ہے۔
5. کیش فلو اینالیٹکس تک بہتر رسائی - آٹومیشن قرض دہندگان کو ممکنہ قرض دہندہ کی مالی صحت کے بارے میں زیادہ جامع نظریہ فراہم کر سکتی ہے، جس سے اس عمل سے پہلے اچھے صارفین کی شناخت کرنے میں ان کی مدد کی جا سکتی ہے۔
6. کم کیے گئے اخراجات - اس عمل سے پہلے خراب صارفین کو فلٹر کرکے، قرض دہندگان نااہل قرض لینے والوں کے اخراجات کو کم کرسکتے ہیں اور منافع کو برقرار رکھ سکتے ہیں۔
7. توسیع شدہ کسٹمر بیس - انڈر رائٹنگ سے پہلے آٹومیشن اور نقد بہاؤ کا تجزیہ نئے گاہکوں کو پکڑ سکتا ہے جو روایتی قرض دہندگان کی طرف سے خدمت نہیں کرتے ہیں جو مکمل طور پر کریڈٹ بیورو کے ڈیٹا پر انحصار کرتے ہیں۔

حیرت کی بات نہیں، McKinsey رپورٹ کے مطابق 2022 میں سروے کیے گئے 60 فیصد سے زائد مالیاتی اداروں نے پچھلے دو سالوں میں ڈیٹا کی نئی شکلوں اور جدید تجزیاتی تکنیکوں جیسے کہ کریڈٹ پورٹ فولیو مینجمنٹ کے لیے مشین لرننگ کے استعمال میں اضافہ کیا۔ اس سے بھی زیادہ فیصد، 75 فیصد سے زیادہ، نے ان رجحانات کے اگلے دو سالوں تک جاری رہنے کی توقع کی۔

---

اپنا خودکار بنائیں mortgage processing, underwriting, fraud detection, bank reconciliations or accounting processes with a ready-to-use custom workflow.

ایک ڈیمو شیڈول کریں

---

قرض دینے کے لیے کسٹمر فلٹرنگ کو خودکار کیسے بنایا جائے؟

AI اور مشین لرننگ جیسی جدید ٹیکنالوجیز کا فائدہ اٹھاتے ہوئے، قرض دہندگان کسٹمر فلٹرنگ کے عمل میں کئی اہم مراحل کو خودکار کر سکتے ہیں، جیسے قرض لینے والے کی آن بورڈنگ، ڈیٹا نکالنا، قرض لینے والے کی پری کوالیفیکیشن، کریڈٹ رسک اسیسمنٹ، اور کولیٹرل ویلیویشن۔

یہ آٹومیشن ٹولز قرض دہندگان کو اپنے کاموں کو ہموار کرنے، دستی پروسیسنگ سے وابستہ وقت اور اخراجات کو کم کرنے اور بالآخر قرض دینے کے بہتر فیصلے کرنے میں مدد کرتے ہیں۔ آٹومیشن کے ساتھ، قرض دہندگان قرض لینے والے کی اہلیت کی ضروریات کو بھی اپنی مرضی کے مطابق بنا سکتے ہیں اور پہلے سے طے شدہ پیرامیٹرز، جیسے قرض کی قسم، جغرافیائی محل وقوع اور قرض لینے والے کی قسم کی بنیاد پر قرض دہندگان کی درجہ بندی کر سکتے ہیں۔

مزید برآں، آٹومیشن قرض دہندگان کو متعلقہ عملے کے ارکان کو ان کی دستیابی اور مقام کی بنیاد پر قرض کی پروسیسنگ کے کام تفویض کرنے کی اجازت دیتا ہے، کارکردگی کو بہتر بناتا ہے اور غلطیوں کو کم کرتا ہے۔

گاہک کی فلٹرنگ کے عمل میں کئی مراحل ہیں جو خودکار ہو سکتے ہیں:

1. قرض لینے والے آن بورڈنگ کے لیے قابل ترتیب رجسٹریشن فارم استعمال کریں۔
2. داخلی قرض دینے کی پالیسیوں کی بنیاد پر قرض لینے والے کی اہلیت کے تقاضے طے کریں۔
3. قرض لینے والے کے فراہم کردہ دستاویزات سے ڈیٹا نکالنے اور توثیق کو خودکار بنائیں۔
4. پہلے سے طے شدہ تقاضوں کے خلاف AI- قابل قرض لینے والے کی پری کوالیفیکیشن۔
5. صارف کے بیان کردہ پیرامیٹرز کے ذریعہ قرض لینے والے کی درجہ بندی کو خودکار بنائیں۔
6. جغرافیہ کی بنیاد پر KYC/AML کی تصدیق کریں۔
7. مختلف فارمیٹس میں قرض لینے والے کریڈٹ دستاویزات کی خودکار پروسیسنگ۔
8. صارف کے بیان کردہ معیار کی بنیاد پر قرض لینے والے کریڈٹ رسک کا خودکار جائزہ۔
9. پہلے سے طے شدہ امکانات اور پہلے سے طے شدہ ماڈلز کے نقصان کی بنیاد پر کاروباری کریڈٹ رسک کی خودکار اسکورنگ۔
10. قرض کی پروسیسنگ کو خودکار بنائیں قرض لینے والوں کے ساتھ کام اور مواصلت۔

Nanonets کس طرح کسٹمر فلٹرنگ کو خودکار کرنے میں مدد کر سکتا ہے؟

Nanonets ایک AI سے چلنے والا ڈیٹا نکالنے والا OCR ٹول ہے جو گاہک کی طرف سے فراہم کردہ مختلف دستاویزات سے ڈیٹا نکالنے کو خودکار بنا کر قرض کے عمل میں کسٹمر کی تشخیص کو آسان بنا سکتا ہے۔ یہ ٹیکنالوجی بینک اسٹیٹمنٹس، ٹیکس دستاویزات، پے اسٹبس اور دیگر ذرائع سے اہم مالی معلومات کو اعلیٰ درجے کی درستگی کے ساتھ حاصل کر سکتی ہے، جو دستی ڈیٹا کے اندراج کے ساتھ ہونے والی غلطیوں اور غلطیوں کے خطرے کو کم کرتی ہے۔

Nanonets کا استعمال کرتے ہوئے، قرض دہندگان کو ہموار کر سکتے ہیں قرض کی درخواست کا عملوقت کی بچت اور لون افسران کے لیے کام کا بوجھ کم کرنا۔ یہ قرض دہندگان کو قرض کی درخواستوں کی ایک بڑی مقدار پر کارروائی کرنے کی بھی اجازت دیتا ہے، جس کے نتیجے میں قرض کی منظوری کے لیے تیزی سے ٹرناراؤنڈ اوقات ہوتے ہیں۔

اس کے علاوہ، Nanonets قرض دہندگان کو ممکنہ قرض دہندگان کی مالی حیثیت کا زیادہ جامع اور درست تجزیہ کرنے کے قابل بنا سکتا ہے، جس سے انہیں اچھے فٹ گاہکوں کی شناخت کرنے اور نااہل قرض دہندگان سے بچنے میں مدد ملتی ہے۔ قرض دہندگان آمدنی کا تجزیہ، رسک ماڈلنگ، اور کیش فلو کا تجزیہ کرنے کے لیے بھی نکالے گئے ڈیٹا کا استعمال کر سکتے ہیں، جو صرف روایتی کریڈٹ بیورو کے ڈیٹا سے ہٹ کر قرض لینے والے کی مالی صحت کی مکمل تصویر فراہم کر سکتا ہے۔

---

اپنا خودکار بنائیں mortgage processing, underwriting, fraud detection, bank reconciliations or accounting processes with a ready-to-use custom workflow.

ایک ڈیمو شیڈول کریں

---

لے لو

قرض دینے کے عمل کے ابتدائی مراحل میں آٹومیشن کو لاگو کرنے سے، قرض دہندگان کئی فوائد سے لطف اندوز ہو سکتے ہیں، جیسے کہ موزوں صارفین کی شناخت کرنے کی صلاحیت اور نااہل قرض دہندگان کو فلٹر کرنا۔

Nanonets کی دستاویز کیپچر ٹیکنالوجی جیسی ٹیکنالوجی کے ساتھ، قرض دہندگان متعدد ذرائع سے کیش فلو ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتے ہیں، جس سے وہ قرض لینے والے کی مالی حیثیت کے بارے میں صرف کریڈٹ بیورو کے ڈیٹا کے علاوہ ایک جامع تفہیم حاصل کر سکتے ہیں۔ یہ آٹومیشن قرض دہندگان کو نااہل قرض دہندگان کے ساتھ منسلک اخراجات کو کم کرنے، منافع کو بہتر بنانے، اور سب سے اوپر کے قابل قبول کریڈٹ خطرات کی حد کو وسیع کرنے میں بھی مدد کر سکتا ہے، ممکنہ طور پر نئے گاہکوں کو اپنی طرف متوجہ کر سکتا ہے جو روایتی قرض دہندگان کی طرف سے سروس نہیں کر سکتے ہیں جو مکمل طور پر انحصار کرتے ہیں کریڈٹ بیورو ڈیٹا

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 ڈیٹا انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ایڈریین ایشلے کے ساتھ مستقبل کا نقشہ بنانا۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://nanonets.com/blog/automated-customer-filtering-for-lending-process/