대출 개시는 대출을 신청하고 획득하는 과정으로, 대출 평가, 승인 및 지출과 관련된 모든 단계와 활동을 포함합니다.
이 프로세스에는 차용인의 신용도, 소득 및 기타 재무 정보 평가와 같은 활동이 포함됩니다. 대출 금액, 이자율 및 기타 대출 조건을 결정합니다. 대출 신청서를 준비하고 제출합니다. 또한 인수, 문서화 및 자금 조달과 같은 다양한 기타 단계도 포함됩니다. 대출 기관은 일반적으로 대출 시작 과정과 관련된 작업 비용을 충당하기 위해 일반적으로 대출 금액의 약 1%에 해당하는 대출 시작 수수료를 청구합니다.
대출 시작 프로세스
대출 시작은 모든 개인이 모기지 또는 주택 대출을 받기 위해 거쳐야 하는 다단계 프로세스입니다. 이 용어는 다른 유형의 분할 상환 개인 대출에도 적용됩니다.
개시는 종종 긴 과정이며 Dodd-Frank Wall Street Reform and Consumer Protection Act의 Title XIV를 준수하기 위해 Federal Deposit Insurance Corporation(FDIC)에서 감독합니다. 대출 개시 프로세스에는 일반적으로 다음 단계가 포함됩니다.
사전 자격: 차용인은 대출 기관에 소득, 자산 및 신용 기록에 대한 정보를 제공합니다. 대출자는 일반적으로 사전 자격 심사 중에 대출 기관에 다음 정보를 제공합니다.
- 소득: 차용인의 급여, 임금, 상여금 및 기타 형태의 소득.
- 자산: 은행 계좌 잔고, 투자 및 기타 자산.
- 부채: 신용 카드 잔액, 자동차 대출 및 기타 부채.
- 신용 기록: 신용 점수 및 신용 보고서
이 정보를 기반으로 대출 기관은 내부 인수 지침 및 대출 프로그램 요구 사항을 사용하여 대출자가 대출 자격이 있는지, 대출자에게 제공할 수 있는 대출 조건(이자율 포함)을 결정합니다. 사전 자격 심사가 대출 승인을 보장하는 것은 아니며 대출 기관은 대출을 승인하기 전에 대출자가 제공한 모든 정보를 확인해야 합니다. 대출 기관은 이 정보를 사용하여 차용인이 대출 자격이 있는지 확인하고 대출 금액과 이자율을 추정합니다.
어플리케이션: 차용인은 대출 기관에 대출 신청서를 제출합니다. 신청 절차에는 일반적으로 다음 단계가 포함됩니다.
- 신청 양식: 차용인은 일반적으로 차용인의 이름, 주소, 소득, 고용 이력, 자산, 부채 및 신용 이력과 같은 정보가 포함된 대출 신청서를 작성합니다.
- 지원 문서: 차용인은 대출 기관에 급여 명세서, W-2 양식, 세금 신고서, 은행 명세서 및 보험 증빙과 같은 지원 문서를 제공합니다. 대출 기관은 대출 유형 및 차용인의 신용 기록에 따라 추가 문서를 요구할 수도 있습니다.
- 신용 보고서: 대출 기관은 대출자의 신용 점수와 신용 기록을 확인하기 위해 신용 보고서를 주문합니다.
처리: 처리란 보험업자가 검토할 수 있도록 대출 신청서를 준비하는 것과 관련된 관리 작업을 말합니다. 여기에는 신용 기록, 소득, 자산 및 부채와 같은 차용자에 대한 정보 수집 및 확인이 포함됩니다. 여기에는 급여명세서, 세금 신고서, 보험 증빙과 같은 필요한 문서를 준비하는 것도 포함됩니다. 프로세서는 검토를 위해 신청서를 보험업자에게 보내기 전에 필요한 모든 정보와 문서가 완전하고 정확한지 확인할 책임이 있습니다.
언더라이팅: 이 단계에는 대출자의 신용도, 소득, 자산 및 부채에 대한 검토와 대출을 확보하는 데 사용할 담보에 대한 평가가 포함됩니다. 보험사는 또한 대출 신청서에 제공된 정보를 확인하고 필요에 따라 추가 문서나 정보를 요청할 수 있습니다. 언더라이팅의 목표는 차용인이 대출금을 상환할 수 있는 가능성을 결정하고 채무 불이행 위험을 완화할 대출 조건을 설정하는 것입니다.
승인: 승인은 대출 기관 또는 금융 기관이 차용자에게 대출을 승인하는 결정을 말합니다. 대출이 승인되면 대출 기관은 차용자에게 대출 견적을 제공합니다. 여기에는 이자율, 월 지불액, 대출과 관련된 모든 수수료 또는 요금을 포함하여 대출 조건이 요약되어 있습니다.
폐회사: 이것은 대출 개시 프로세스의 마지막 단계입니다. 차용인이 대출 조건에 공식적으로 동의하고 대출 기관이 자금을 지출하는 시점입니다. 클로징 과정에서 차용인은 약속 어음, 모기지 또는 신탁 증서 및 기타 필요한 공개를 포함한 모든 대출 문서를 검토하고 서명합니다. 클로징 에이전트는 또한 클로징 시간에 지불해야 하는 모든 클로징 비용 또는 수수료를 징수합니다. 모든 문서에 서명하고 자금이 지출되면 대출이 종료된 것으로 간주되며 차용인은 대출 상환을 시작할 수 있습니다.
서비스: 대금업자는 대금 수금, 에스크로 계정 관리 및 대부 조건 집행을 포함하는 대부 서비스를 제공합니다.
대출 개시 자동화
수동 및 종이 기반 언더라이팅 프로세스는 종종 일관성, 책임 및 정확성이 부족하다는 특징이 있습니다. 그들은 또한 시간이 많이 걸리는 것으로 알려져 있습니다.
자동화는 서로 다른 시스템을 합리화하고 대출 시작 프로세스 전반에 걸쳐 신뢰할 수 있고 일관된 데이터를 제공하며 전체 프로세스 속도를 높여 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 자동화는 차용자 정보 수집 및 확인, 인수, 승인 및 대출 종료와 같은 대출 개시 프로세스의 다양한 단계에서 사용될 수 있습니다. 자동화는 기존 시스템과 통합할 수 있는 소프트웨어 프로그램, 플랫폼 또는 API와 같은 다양한 형태로 구현될 수 있습니다.
대출 개시 자동화의 가장 일반적인 형태 중 하나는 대출자가 대출을 신청하고 문서를 디지털 방식으로 제출할 수 있는 온라인 애플리케이션 및 포털을 사용하는 것입니다. 또 다른 예는 차용인 정보를 분석하고 사전 설정된 기준에 따라 대출 결정을 내릴 수 있는 자동 인수 시스템의 사용입니다. 일부 대출 기관은 인수의 정확성과 효율성을 개선하기 위해 인공 지능과 기계 학습을 사용하고 있습니다. 대출 개시 자동화 사례 연구 중 하나는 Quicken Loans의 디지털 모기지 플랫폼 사용입니다. 그들은 대출자가 온라인으로 신청하고 문서를 업로드하고 대출 승인을 받을 수 있는 종단 간 디지털 모기지 프로세스를 구현했습니다. 그 결과 고객 경험이 개선되고 대출 마감에 걸리는 시간이 단축되었습니다.
대출 개시 자동화에는 다음과 같은 몇 가지 이점이 있습니다.
- 효율성 향상: 자동화된 시스템은 대출자 정보를 빠르고 정확하게 수집하고 확인할 수 있으므로 수동 데이터 입력의 필요성이 줄어들고 오류 위험이 최소화됩니다. 또한 대출 기관이 대출 신청을 신속하게 평가하고 신용도, 소득 및 담보와 같은 다양한 요인을 기반으로 결정을 내릴 수 있도록 승인 프로세스를 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 정확도 향상: 자동화된 시스템은 보다 일관되고 정확한 데이터를 제공하여 오류 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 인공 지능 및 기계 학습을 사용하면 인수 및 기타 대출 개시 프로세스의 정확성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 비용 절감: 자동화는 수작업의 필요성을 없애고 종이 기반 문서의 필요성을 줄임으로써 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 대출 기관의 전반적인 수익성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 향상된 고객 경험: 자동화는 대출 개시 프로세스를 보다 효율적이고 능률적이며 편리하게 만들어 고객 경험을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 디지털 모기지 플랫폼을 사용하면 대출자가 온라인으로 신청하고 문서를 업로드하고 대출 승인을 받을 수 있습니다.
- 규정 준수 향상: 자동화된 시스템은 일관되고 정확한 데이터를 제공하고 규정 준수 검사를 자동화하여 규정 준수를 보장할 수 있습니다.
- 확장성: 대출 기관은 자동화를 통해 더 많은 양의 대출 신청을 처리할 수 있으므로 대출 양이 많거나 빠르게 성장하는 대출 기관에 유용할 수 있습니다.
대출 개시 프로세스를 자동화하기 위한 적절한 기술을 선택하려면 자동화할 수 있는 프로세스 영역을 매우 명확하게 이해해야 합니다. 전체 프로세스를 자동화할 수 있고 자동화해야 하지만 종단 간 솔루션을 구현하려면 시간이 걸립니다. RPA, OCR 및 AI와 같은 기술은 비즈니스 프로세스를 자동화하는 역할을 할 수 있지만 특정 사용 사례에 가장 적합한 기술을 결정하는 것은 성공적인 배포를 위해 매우 중요합니다.
대출 개시를 위한 자동화 도구를 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 주요 요소가 있습니다.
- 기능: 도구에는 대출 개시 프로세스의 일부인 특정 작업 및 프로세스를 자동화하는 기능이 있어야 합니다. 여기에는 신청 및 문서 수집, 인수, 승인 및 마감과 같은 것들이 포함됩니다.
- 통합: 이 도구는 기존 시스템 및 워크플로와 통합할 수 있어야 현재 프로세스에 완벽하게 맞출 수 있습니다.
- 확장성: 도구는 조직이 받는 대출 신청의 양을 처리할 수 있어야 하며 비즈니스에 따라 확장할 수 있어야 합니다.
- 보안: 도구에는 민감한 차용인 정보를 보호하고 규정 및 데이터 개인 정보 보호법을 준수하기 위한 강력한 보안 기능이 있어야 합니다.
- 보고 및 분석: 도구는 성능을 추적하고 개선 영역을 식별하며 결과를 측정하기 위한 상세한 보고 및 분석 기능을 제공해야 합니다.
- 비용: 도구는 비용 효율적이어야 하고 투자 대비 수익이 높아야 합니다.
- 지원: 도구에는 설정, 구현 및 지속적인 유지 관리를 지원할 수 있는 신뢰할 수 있고 반응이 빠른 지원 팀이 있어야 합니다.
- 규정 준수: 도구는 규정 및 산업 표준을 준수할 수 있어야 합니다.
대출 개시 워크플로우의 나노넷
나노넷은 대출 인수 과정에서 귀중한 도구가 될 수 있습니다. 이 소프트웨어는 OCR 기술을 사용하여 신분증, 소득 명세서 및 은행 명세서와 같은 차용인 문서에서 자동으로 정보를 추출합니다. 이를 통해 검증 프로세스의 속도를 높이고 오류 위험을 줄일 수 있습니다. Nanonets 소프트웨어는 데이터 입력 프로세스를 자동화함으로써 인적 오류의 위험을 줄이고 데이터의 일관성과 정확성을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 대량의 데이터를 빠르고 정확하게 처리할 수 있는 능력을 갖춘 Nanonets는 대출 인수 프로세스를 보다 효율적이고 효과적으로 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.
Nanonets는 다음과 같은 다양한 기능으로 인해 대출 신청 패키지에서 자동 데이터 추출을 위한 탁월한 선택입니다.
- 추출할 수 있는 데이터 범위: Nanonets는 고급 OCR 기술을 사용하여 ID 카드, 소득 계산서 및 은행 명세서를 포함한 다양한 문서 유형에서 자동으로 정보를 추출할 수 있습니다.
- 사용자 정의 가능한 템플릿: Nanonets는 대출 신청에 필요한 특정 데이터 필드에 맞출 수 있는 사용자 정의 가능한 템플릿을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 소프트웨어는 관련 정보를 빠르고 정확하게 추출할 수 있습니다.
- 유연한 데이터 유효성 검사: Nanonets는 추출된 정보가 특정 기준을 충족하는지 확인하도록 구성할 수 있는 유연한 데이터 유효성 검사를 허용합니다. 여기에는 규정 및 산업 표준 준수 여부 확인이 포함될 수 있습니다.
- 기계 학습 기반 데이터 추출: Nanonets는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 데이터를 추출하므로 소프트웨어가 시간이 지남에 따라 새로운 문서 유형 및 데이터 필드를 학습하고 적응할 수 있으므로 정확성과 성능이 향상됩니다.
- 통합: 나노넷은 기존 시스템 및 워크플로와 통합될 수 있으므로 대출 개시 프로세스에 원활하게 통합할 수 있습니다.
- 보고 및 분석: Nanonets는 성능을 추적하고 개선 영역을 식별하며 결과를 측정하는 데 사용할 수 있는 자세한 보고 및 분석 기능을 제공합니다.
- 확장성: Nanonets는 대량의 대출 신청을 처리할 수 있으며 비즈니스에 따라 확장할 수 있습니다.
- 보안: Nanonets는 민감한 차용인 정보를 보호하고 규정 및 데이터 개인 정보 보호법을 준수하기 위해 강력한 보안 기능을 제공합니다.
- 지원: Nanonets에는 구현, 사용자 지정 및 지속적인 유지 관리는 물론 문제 해결 및 문제 해결을 지원할 수 있는 신뢰할 수 있고 반응이 빠른 지원 팀이 있습니다. 이를 통해 대금업자는 소프트웨어에 의존하여 일관되고 효과적으로 수행하고 모든 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다.
결론
자동화 기술의 사용은 전 세계적으로 많은 산업의 효율성을 크게 향상시켰습니다. 그러나 소기업 및 상업 대출을 시작하는 과정은 수십 년 동안 크게 변하지 않았습니다. 보다 전통적인 대출 기관이 대출 개시 프로세스에서 자동화 방법을 채택함에 따라 이제는 변화하기 시작했습니다. 이러한 변화의 이유에는 기술 지원 경쟁업체와의 경쟁, 효율성 및 생산성 향상에 대한 요구, 고객 서비스 개선 필요성, 비용 절감 및 보다 엄격한 규제 표준 준수가 포함됩니다. 많은 대출 기관은 데이터를 보다 잘 제어하고 보다 정확한 비즈니스 통찰력을 얻기 위해 기술 솔루션을 구현하려는 동기를 부여받습니다.
상업 대출 환경에서 자동화로의 전환은 인간 지능을 대체하기 위한 것이 아닙니다. 목표는 인재를 유지하고 은행가가 관리 업무가 아닌 위험 분석 및 고객 관계 관리와 같은 중요한 업무에 집중할 수 있도록 하는 것입니다.
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