자동화를 통한 대출 프로세스에서 고객 필터링

자동화를 통한 대출 프로세스에서 고객 필터링

타임 스탬프 : 28 년 2023 월 1 일 오전 33:XNUMX
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대출의 세계에서 위험 관리는 성공에 매우 중요합니다. 그러나 대출 신청 건수와 연체 건수가 증가하는 상황에서 대출 기관이 효율성을 희생하지 않고 위험을 효과적으로 관리할 수 있는 방법은 무엇일까요?

대답은 대출 프로세스의 자동화 단계에 있습니다.

자동화를 통해 대금업자는 보다 엄격한 신용 확인, 소득 확인 및 기타 중요한 확인을 수행하여 적격 대출자만 승인되도록 할 수 있습니다. 대출 기관은 자동화를 사용하여 대출 처리 시간을 개선하고 인적 오류를 줄여 규정 준수를 보장할 수 있습니다.

이 기사에서는 대출 기관이 위험을 최소화하고 효율성을 개선하며 수익성을 높이는 데 도움이 되는 방법을 포함하여 대출 프로세스 초기에 자동화를 사용하여 고객을 필터링하는 이점을 살펴봅니다. 대출 환경이 계속 변화함에 따라 자동화를 수용하는 대출 기관은 앞으로의 과제를 더 잘 헤쳐 나갈 수 있습니다.

대출 과정에서 고객을 필터링하는 것이 왜 중요한가요?

대출 제공은 위험한 사업입니다. 대출 기관은 고객에게 신용을 제공하는 것과 고객의 채무 불이행 위험을 최소화하는 것 사이에서 지속적으로 미묘한 경계선을 걷고 있습니다.

가장 유리한 경제 상황에서도 신용 점수가 낮은 차용인은 역사적으로 자동차 대출, 개인 대출 및 신용 카드에 대한 지불이 뒤처질 가능성이 더 큽니다.

예를 들어, 미국에서는 서브프라임 대출자들이 지불금을 따라잡기 위해 점점 더 고군분투하고 있습니다. 2022년 중반, 최소 60일 연체되는 서브프라임 신용카드 및 개인 대출 연체 증가, 정상보다 빠르게 증가, 전염병 이전 수준에 가까워졌습니다.

이러한 추세는 대출을 승인하기 전에 대출자를 신중하게 평가해야 하는 대출 기관에게 걱정스러운 신호입니다. 신용에 대한 접근은 많은 사람과 기업에게 매우 중요하지만 대출 기관은 채무 불이행 위험으로부터 자신을 보호하고 장기적으로 재정적으로 지불 능력을 유지할 수 있도록 해야 합니다.

고객 필터링은 대출 프로세스의 필수 부분입니다. 이는 대출 기관이 차용인의 신용도를 평가하고 채무 불이행 위험을 평가하며 자격을 갖춘 신청자만 대출 승인을 받도록 하는 데 도움이 됩니다.

적절한 필터링이 없으면 대출 기관은 고위험 대출자를 승인할 위험이 있으며 이는 대출 불이행 및 손실 증가로 이어질 수 있습니다. 효과적인 필터링 방법은 또한 대출 기관이 규제 요건을 준수하고 대출 기관에 심각한 결과를 초래할 수 있는 사기 행위를 방지하는 데 도움이 됩니다.

요컨대, 대출 기관이 위험을 관리하고 대출 실적을 보장하며 수익성 있는 대출 사업을 유지하려면 고객을 필터링하는 것이 중요합니다.

자동화 모기지 처리즉시 사용 가능한 맞춤형 워크플로를 통해 보험 인수, 사기 탐지, 은행 조정 또는 회계 프로세스를 수행할 수 있습니다.

대출 과정에서 고객 필터링의 이점

고객 필터링의 이점은 다음과 같습니다.

  • 모기지 자격이 거의 없는 잠재 대출자에 대한 투자를 피함으로써 시간과 돈을 절약할 수 있습니다.
  • 적합도가 나쁜 고객을 피하면 적합도가 낮은 고객을 유지하는 비용을 방지할 수 있으며 이는 적합도가 좋은 고객을 확보하는 것보다 높을 수 있습니다.
  • 불량 고객이 대출 불이행 기회를 갖기 전에 이들과 헤어지면 향후 비용이 많이 드는 문제를 예방할 수 있습니다.
  • 자신의 조건에 따라 사전에 관계를 종료하는 것이 고객이 떠나기를 기다리는 것보다 더 유익할 수 있습니다.
  • 고객 필터링은 적합하지 않을 수 있는 대출자를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 모기지 대출 프로세스 그러한 대출자를 식별하기 어려울 수 있는 경우.
  • 기존의 언더라이팅 프로세스는 비전통적인 출처에서 소득을 얻는 차용인의 신용도를 정확하게 평가하지 못할 수 있습니다.
  • 신용 점수 외에도 소득과 저축을 기준으로 고객을 필터링하면 모기지 위험을 더 잘 예측할 수 있습니다.

자동화된 고객 필터링

고객을 수동으로 필터링하는 것은 대출 회사에서 받는 대출 신청 수가 압도적으로 많기 때문에 번거롭고 어려운 작업입니다.

신용 위험 관리자, 신용 정책 입안자 및 법률 리소스는 전문 지식이 있을 수 있지만 문서 검토 및 신용도 평가는 여전히 지루하고 오류가 발생하기 쉽습니다.

전문가 팀이 있음에도 불구하고 위험을 최소화하면서 정확한 대출 결정을 내리는 것은 여전히 ​​어려운 일입니다. 자동화가 게임 체인저가 될 수 있는 곳입니다!

의 사용 대출 자동화 시스템 오랫동안 불편했던 고객 신용 확인 및 대출 신청 승인과 같은 전통적으로 길고 복잡한 프로세스를 간소화합니다.

"재무 리더십의 성과” Oxford Economics에서 실시한 설문 조사에 따르면 재무 임원의 73%는 자동화가 회사 재무 기능의 효율성을 향상시킨다고 인정합니다.

신용 프로세스 자동화 수동 작업을 제거하고 기존 대출 문제를 극복하는 데 도움이 됩니다. 시스템의 분석 도구를 통해 대출 기관은 더 나은 고객 경험을 제공하고 장기적으로 효율성과 대출 성과를 향상시킬 수 있습니다. 대출 개시 단계에서 자동화가 이루어지면 대출 규정을 완전히 준수하고, 대출 승인 시간을 며칠 단축하고, 수동 대출 프로세스를 제거하고, 더 빠르고 정확해지는 등 여러 가지 이점을 얻을 수 있습니다. 자동대출 인수, 더 나은 고객 관계 관리, 사기 탐지 및 데이터 손상 위험 감소.

자동화된 고객 필터링의 이점

자동화된 고객 필터링의 특정 이점 중 일부는 다음과 같습니다.

  1. 지원자를 위한 더 빠른 승인 – 자동화는 워크플로우 속도를 높이고 훨씬 짧은 시간에 더 많은 대출자의 파일을 검토하여 더 빠른 승인을 얻을 수 있습니다.
  2. 보다 효율적인 워크플로 – 자동화를 통해 수동 고객 필터링 프로세스에 필요한 시간과 리소스를 줄일 수 있습니다.
  3. 정확도 향상 – 자동화는 데이터 입력 및 처리에서 사람의 실수 위험을 제거하여 보다 정확한 고객 필터링을 제공할 수 있습니다.
  4. 더 나은 위험 평가 – 자동화는 대출 기관에 잠재적 차용자에 대한 더 자세한 재무 정보를 제공하여 더 나은 위험 평가를 할 수 있도록 합니다.
  5. 현금 흐름 분석에 대한 액세스 개선 – 자동화를 통해 대출 기관은 잠재적 차용인의 재무 건전성에 대한 보다 전체적인 관점을 제공하여 프로세스 초기에 적합한 고객을 식별할 수 있습니다.
  6. 비용 절감 – 프로세스 초기에 나쁜 고객을 걸러냄으로써 대출 기관은 자격이 없는 대출자의 비용을 줄이고 수익성을 유지할 수 있습니다.
  7. 확장된 고객 기반 – 인수 전에 자동화 및 현금 흐름 분석을 통해 신용 관리국 데이터에만 의존하는 기존 대출 기관이 서비스하지 않는 신규 고객을 확보할 수 있습니다.

의외로 맥킨지 신고 2022년에는 조사 대상 금융 기관의 60% 이상이 지난 75년 동안 신용 포트폴리오 관리를 위한 기계 학습과 같은 새로운 형태의 데이터 및 고급 분석 기술의 활용을 늘렸다고 합니다. XNUMX% 이상의 훨씬 더 많은 비율이 이러한 추세가 향후 XNUMX년 동안 계속될 것으로 예상했습니다.

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대출 고객 필터링을 자동화하는 방법은 무엇입니까?

대출 기관은 AI 및 머신 러닝과 같은 고급 기술을 활용하여 대출자 온보딩, 데이터 추출, 대출자 사전 심사, 신용 위험 평가 및 담보 평가와 같은 고객 필터링 프로세스의 여러 주요 단계를 자동화할 수 있습니다.

이러한 자동화 도구는 대출 기관이 운영을 간소화하고 수동 처리와 관련된 시간과 비용을 줄이며 궁극적으로 더 나은 대출 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 대출 기관은 자동화를 통해 대출자 자격 요건을 맞춤화하고 대출 유형, 지리적 위치, 대출자 유형과 같은 사전 정의된 매개변수를 기반으로 대출자를 분류할 수도 있습니다.

또한 자동화를 통해 대출 기관은 가용성 및 위치에 따라 관련 직원에게 대출 처리 작업을 할당하여 효율성을 높이고 오류를 줄일 수 있습니다.

고객 필터링 프로세스에서 자동화할 수 있는 여러 단계가 있습니다.

  1. 대출자 온보딩을 위해 구성 가능한 등록 양식을 사용하십시오.
  2. 내부 대출 정책에 따라 차용자 자격 요건을 설정합니다.
  3. 차용자가 제공한 문서에서 데이터 추출 및 검증을 자동화합니다.
  4. 사전 설정된 요구 사항에 대한 AI 지원 대출자 사전 자격.
  5. 사용자 정의 매개변수로 대출자 분류를 자동화합니다.
  6. 지역을 기반으로 KYC/AML을 확인합니다.
  7. 다양한 형식의 대출자 신용 문서 처리를 자동화합니다.
  8. 사용자 정의 기준에 따라 대출자 신용 위험 평가를 자동화합니다.
  9. 기본 모델이 주어진 기본 확률 및 손실을 기반으로 비즈니스 신용 위험의 점수를 자동으로 매깁니다.
  10. 대출 처리 자동화 차용인과의 작업 및 커뮤니케이션.

Nanonets는 고객 필터링 자동화를 어떻게 도울 수 있습니까?

나노넷츠는 고객이 제공하는 다양한 문서에서 데이터 추출을 자동화하여 대출 과정에서 고객 평가를 쉽게 할 수 있는 AI 기반 데이터 추출 OCR 도구입니다. 이 기술은 은행 명세서, 세금 문서, 급여 명세서 및 기타 소스에서 중요한 재무 정보를 높은 정확도로 캡처하여 수동 데이터 입력으로 발생할 수 있는 오류 및 부정확성의 위험을 줄입니다.

대출 기관은 Nanonets를 사용하여 대출 신청 절차, 시간을 절약하고 대출 담당자의 업무량을 줄입니다. 이를 통해 대출 기관은 더 많은 양의 대출 신청을 처리할 수 있으므로 대출 승인 처리 시간이 단축됩니다.

또한 Nanonets는 대금업자가 잠재적인 차용인의 재정 상태를 보다 포괄적이고 정확하게 분석할 수 있도록 하여 적합한 고객을 식별하고 자격이 없는 차용인을 피할 수 있도록 도와줍니다. 대출 기관은 또한 추출된 데이터를 사용하여 소득 분석, 위험 모델링 및 현금 흐름 분석을 수행할 수 있으며, 이를 통해 전통적인 신용 기관 데이터만 사용하는 것 이상으로 차용인의 재무 상태에 대한 보다 완전한 그림을 제공할 수 있습니다.

자동화 모기지 처리즉시 사용 가능한 맞춤형 워크플로를 통해 보험 인수, 사기 탐지, 은행 조정 또는 회계 프로세스를 수행할 수 있습니다.

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대출 프로세스의 초기 단계에서 자동화를 구현함으로써 대출 기관은 적합한 고객을 식별하고 자격이 없는 대출자를 걸러내는 기능과 같은 여러 가지 이점을 누릴 수 있습니다.

Nanonets의 문서 캡처 기술과 같은 기술을 통해 대출 기관은 여러 출처의 현금 흐름 데이터를 분석하여 신용 기관 데이터를 넘어 차용인의 재무 상태에 대한 포괄적인 이해를 얻을 수 있습니다. 이 자동화는 또한 대금업자가 무자격 차용자와 관련된 비용을 줄이고 수익성을 개선하며 퍼널 상단에서 허용 가능한 신용 위험 범위를 넓히는 데 도움이 될 수 있습니다. 신용국 데이터.

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