通过自动化在贷款过程中过滤客户

在借贷领域，风险管理是成功的关键。 但随着贷款申请数量的增加和拖欠率的增加，贷方如何在不牺牲效率的情况下有效地管理风险？

答案在于贷款流程中的自动化步骤。

自动化使贷方能够进行更严格的信用检查、收入验证和其他关键验证，以确保只有合格的借款人才能获得批准。 通过使用自动化，贷方还可以缩短贷款处理时间并减少人为错误，从而确保合规性。

本文将探讨在贷款流程的早期使用自动化筛选客户的好处，包括它如何帮助贷方最大限度地降低风险、提高效率和增加盈利能力。 随着借贷环境的不断变化，采用自动化的贷方将能够更好地应对未来的挑战。

为什么在贷款过程中过滤客户很重要？

提供贷款是一项有风险的业务，贷方不断在为客户提供信贷渠道和最大限度地降低违约风险之间保持平衡。

即使在最有利的经济条件下，信用评分低的借款人历来也更有可能拖欠汽车贷款、个人贷款和信用卡的还款。

例如，在美国，次级抵押贷款借款人越来越难以跟上他们的还款。 到 2022 年年中，次级信用卡和个人贷款的拖欠率上升，至少延迟 60 天， 增长速度快于正常，接近大流行前的水平。

对于必须在批准贷款之前仔细评估借款人的贷方来说，这种趋势是一个令人担忧的信号。 虽然获得信贷对许多人和公司来说至关重要，但贷方还必须保护自己免受违约风险，并确保他们能够长期保持财务偿付能力。

筛选客户是贷款流程的重要组成部分。 它帮助贷方评估借款人的信用度，评估违约风险，并确保只有合格的申请人才能获得贷款批准。

如果没有适当的过滤，贷方就有批准高风险借款人的风险，这可能导致贷款违约和损失增加。 有效的过滤方法还可以帮助贷方遵守监管要求并防止可能对贷方造成严重后果的欺诈活动。

简而言之，筛选客户对于贷方管理风险、确保贷款绩效和维持有利可图的贷款业务至关重要。

---

自动化您的 抵押处理、承保、欺诈检测、银行对账或会计流程以及随时可用的自定义工作流程。

安排演示

---

在贷款过程中过滤客户的好处

客户过滤的好处包括：

• 通过避免对几乎没有机会获得抵押贷款的潜在借款人进行投资来节省时间和金钱。
• 避免不合适的客户可以防止留住不合适的客户的成本，这可能比获得合适的客户更高。
• 在不良客户有机会拖欠贷款之前与他们分手可以防止未来出现代价高昂的问题。
• 根据自己的条件主动结束关系比等待客户离开更有益。
• 客户过滤可以帮助识别可能变得不合适的借款人，即使在 按揭贷款流程 很难识别此类借款人的地方。
• 对于从非传统来源获得收入的借款人，传统的承销流程可能无法准确评估其信誉。
• 除了信用评分之外，还可以根据收入和储蓄来筛选客户，这可以更好地预测抵押贷款风险。

自动客户过滤

由于贷款公司收到的贷款申请数量巨大，手动过滤客户是一项繁重且具有挑战性的任务。

信用风险经理、信用政策制定者和法律资源可能拥有专业知识，但审查文件和评估信用度仍然是乏味且容易出错的。

尽管拥有专家团队，但在将风险降至最低的同时做出准确的贷款决策仍然是一项挑战。 这就是自动化可以改变游戏规则的地方！

使用一个 贷款自动化系统 简化了传统上漫长而复杂的检查客户信誉和批准贷款申请的过程，这些过程多年来一直是一个很大的不便。

根据“财务领导力如何回报” Oxford Economics 进行的调查显示，73% 的财务主管承认自动化提高了公司财务职能的效率。

信用流程自动化 消除手动任务并帮助克服传统贷款挑战。该系统的分析工具使贷方能够提供更好的客户体验，并从长远来看提高效率和贷款绩效。贷款发放阶段的自动化带来了多项好处，包括完全遵守贷款法规、将贷款审批时间缩短几天、消除手动贷款流程、更快、更准确 自动贷款 承保、更好的客户关系管理、欺诈检测以及降低数据泄露的风险。

自动客户过滤的好处

自动客户过滤的一些具体好处包括：

1. 更快地批准申请人——自动化可以加快工作流程并在更短的时间内审查更多借款人的文件，从而加快批准速度。
2. 更高效的工作流程——自动化可以减少手动客户筛选流程所需的时间和资源。
3. 提高准确性——自动化可以消除数据输入和处理过程中人为错误的风险，从而实现更准确的客户筛选。
4. 更好的风险评估——自动化可以为贷方提供有关潜在借款人的更详细的财务信息，使他们能够做出更好的风险评估。
5. 改善对现金流分析的访问——自动化可以让贷方更全面地了解潜在借款人的财务状况，帮助他们在流程的早期识别合适的客户。
6. 减少开支——通过在流程的早期过滤掉不良客户，贷方可以减少不合格借款人的开支并保持盈利能力。
7. 扩大客户群——承保前的自动化和现金流分析可以吸引新客户，而传统贷方无法仅依靠信用局数据提供服务。

毫不奇怪，麦肯锡 报道 到 2022 年，超过 60% 的受访金融机构在过去两年中增加了对新数据形式和高级分析技术（例如机器学习）的利用，以进行信贷组合管理。 超过 75% 的受访者预计这些趋势将在未来两年持续下去。

---

自动化您的 抵押处理、承保、欺诈检测、银行对账或会计流程以及随时可用的自定义工作流程。

安排演示

---

如何自动化贷款客户过滤？

通过利用人工智能和机器学习等先进技术，贷方可以自动化客户筛选过程中的几个关键步骤，例如借款人入职、数据提取、借款人资格预审、信用风险评估和抵押品估值。

这些自动化工具可帮助贷方简化操作，减少与手动处理相关的时间和成本，并最终做出更好的贷款决策。 通过自动化，贷方还可以自定义借款人的资格要求，并根据预定义的参数（例如贷款类型、地理位置和借款人类型）对借款人进行分类。

此外，自动化允许贷方根据相关员工的可用性和位置将贷款处理任务分配给相关员工，从而提高效率并减少错误。

在客户过滤过程中有几个步骤可以自动化：

1. 使用可配置的登记表进行借款人入职培训。
2. 根据内部贷款政策设定借款人资格要求。
3. 从借款人提供的文件中自动提取和验证数据。
4. 根据预先设定的要求，启用 AI 的借款人资格预审。
5. 通过用户定义的参数自动对借款人进行分类。
6. 根据地理位置验证 KYC/AML。
7. 自动处理各种格式的借款人信用文件。
8. 根据用户定义的标准自动评估借款人信用风险。
9. 根据给定违约模型的违约概率和损失自动对商业信用风险进行评分。
10. 自动化贷款处理 任务和与借款人的沟通。

Nanonets 如何帮助自动化客户筛选？

Nanonets 是一种支持 AI 的数据提取 OCR 工具，可以通过自动从客户提供的各种文档中提取数据来简化客户在贷款过程中的评估。 该技术可以高度准确地从银行报表、税务文件、工资单和其他来源获取重要的财务信息，从而降低手动数据输入可能出现的错误和不准确的风险。

通过使用 Nanonets，贷方可以简化 贷款申请流程，节省时间并减轻信贷员的工作量。 这也使贷方能够处理更多的贷款申请，从而加快贷款审批的周转时间。

此外，Nanonets 可以让贷款人对潜在借款人的财务状况进行更全面、更准确的分析，帮助他们识别合适的客户，避免不合格的借款人。 贷方还可以使用提取的数据进行收入分析、风险建模和现金流量分析，这可以提供比传统征信机构数据更全面的借款人财务健康状况。

---

自动化您的 抵押处理、承保、欺诈检测、银行对账或会计流程以及随时可用的自定义工作流程。

安排演示

---

带走

通过在贷款流程的早期阶段实施自动化，贷方可以获得多项好处，例如能够识别合适的客户并过滤掉不合格的借款人。

借助 Nanonets 的文档捕获技术等技术，贷方可以分析来自多个来源的现金流数据，从而使他们能够全面了解借款人的财务状况，而不仅仅是征信机构的数据。 这种自动化还可以帮助贷方降低与不合格借款人相关的成本，提高盈利能力，并扩大漏斗顶部可接受的信用风险范围，从而有可能吸引新客户，而这些新客户可能无法由仅依赖于信用局数据。

• SEO 支持的内容和 PR 分发。 今天得到放大。
• 柏拉图爱流。 Web3 数据智能。 知识放大。 访问这里。
• 与 Adryenn Ashley 一起铸造未来。 访问这里。
• Sumber: https://nanonets.com/blog/automated-customer-filtering-for-lending-process/