Фільтрація клієнтів у процесі кредитування з автоматизацією

Фільтрація клієнтів у процесі кредитування з автоматизацією

Мітка часу: 28 квітня 2023 р., 1:33
Вихідний вузол: 2614090

PDF → Excel

Перетворіть PDF виписки з банківського рахунку в Excel 

У світі кредитування управління ризиками має вирішальне значення для успіху. Але як кредитори можуть ефективно управляти ризиками без шкоди для ефективності, враховуючи зростаючу кількість кредитних заявок і збільшення кількості прострочень?

Відповідь полягає в автоматизації кроків у процесі кредитування.

Автоматизація дозволяє кредиторам проводити більш суворі перевірки кредитоспроможності, перевірку доходів та інші критичні перевірки, щоб переконатися, що лише кваліфіковані позичальники схвалені. Використовуючи автоматизацію, кредитори також можуть скоротити час обробки кредитів і зменшити кількість людських помилок, забезпечуючи дотримання нормативних вимог.

У цій статті досліджуватимуться переваги використання автоматизації для фільтрації клієнтів на ранніх стадіях процесу кредитування, зокрема те, як це може допомогти кредиторам мінімізувати ризики, підвищити ефективність і збільшити прибутковість. Оскільки середовище кредитування продовжує змінюватися, кредитори, які використовують автоматизацію, будуть краще підготовлені для навігації з майбутніми викликами.

Чому важливо фільтрувати клієнтів у процесі кредитування?

Надання позик є ризикованою справою, оскільки кредитори постійно проходять по тонкій межі між наданням доступу до кредиту клієнтам і мінімізацією ризику їх неплатежу.

Навіть у найсприятливіших економічних умовах позичальники з низькими кредитними рейтингами історично мають більшу ймовірність запізнюватися зі своїми платежами за автокредити, особисті позики та кредитні картки.

У Сполучених Штатах, наприклад, субстандартні позичальники все більше намагаються встигати за своїми платежами. У середині 2022 року зростання прострочень за субстандартними кредитними картками та особистими позиками, які прострочені щонайменше на 60 днів, збільшується швидше, ніж зазвичай, наближаючись до рівня до пандемії.

Ця тенденція є тривожним сигналом для кредиторів, які повинні ретельно оцінювати позичальників, перш ніж схвалювати кредити. Незважаючи на те, що доступ до кредиту має вирішальне значення для багатьох людей і компаній, кредитори також повинні захистити себе від ризику дефолту та гарантувати, що вони можуть залишатися фінансово платоспроможними в довгостроковій перспективі.

Фільтрування клієнтів є важливою частиною процесу кредитування. Це допомагає кредиторам оцінити кредитоспроможність позичальників, оцінити ризик дефолту та забезпечити схвалення позик лише кваліфікованим заявникам.

Без належної фільтрації кредитори ризикують схвалити позичальників із високим ступенем ризику, що може призвести до збільшення неплатежів і збитків. Ефективні методи фільтрації також допомагають кредиторам дотримуватися нормативних вимог і запобігають шахрайству, яке може мати серйозні наслідки для кредиторів.

Коротше кажучи, фільтрація клієнтів має вирішальне значення для кредиторів, щоб керувати ризиками, гарантувати ефективність позики та підтримувати прибутковий кредитний бізнес.

Автоматизуйте свій оформлення іпотеки, андеррайтингу, виявлення шахрайства, банківської звірки або бухгалтерських процесів із готовим до використання настроюваним робочим процесом.

Переваги фільтрації клієнтів у процесі кредитування

Переваги фільтрації клієнтів включають:

  • Економія часу та грошей завдяки уникненню інвестицій у потенційних позичальників із невеликими шансами отримати іпотеку.
  • Уникнення поганих клієнтів може запобігти витратам на утримання поганих клієнтів, які можуть бути вищими, ніж залучення хороших клієнтів.
  • Розлучення з поганими клієнтами до того, як у них з’явиться можливість прострочити кредити, може запобігти дорогим проблемам у майбутньому.
  • Завчасне припинення відносин на власних умовах може бути більш вигідним, ніж очікування, поки клієнти підуть.
  • Фільтрування клієнтів може допомогти розпізнати позичальників, які можуть стати непридатними навіть у процес іпотечного кредитування де може бути важко ідентифікувати таких позичальників.
  • Традиційні процеси андерайтингу можуть не точно оцінити кредитоспроможність позичальника, який отримує дохід з нетрадиційних джерел.
  • Фільтрація клієнтів на основі доходів і заощаджень, на додаток до кредитних балів, може бути сильнішим прогнозом іпотечного ризику.

Автоматизована фільтрація клієнтів

Фільтрування клієнтів вручну є обтяжливим і складним завданням через величезну кількість заявок на кредит, які надходять до кредитних компаній.

Менеджери з кредитного ризику, особи, які розробляють кредитну політику, і юридичні спеціалісти можуть мати відповідний досвід, але перегляд документів і оцінка кредитоспроможності все одно може бути виснажливим і схильним до помилок.

Незважаючи на наявність команди експертів, прийняття точних рішень щодо кредитування з мінімізацією ризику залишається проблемою. Ось де автоматизація може кардинально змінити ситуацію!

Використання а система автоматизації кредитування спрощує традиційно тривалий і складний процес перевірки довіри клієнта та схвалення кредитних заявок, який роками був основною незручністю.

Відповідно до "Як окупається фінансове лідерство»Опитування, проведене Oxford Economics, 73% фінансових керівників визнають, що автоматизація покращує ефективність фінансової функції їхніх компаній.

Автоматизація кредитного процесу усуває ручні завдання та допомагає подолати традиційні труднощі з кредитуванням. Аналітичні інструменти системи дозволяють кредиторам запропонувати кращий клієнтський досвід і підвищити ефективність і продуктивність кредиту в довгостроковій перспективі. Наявність автоматизації на етапі оформлення кредиту призводить до кількох переваг, включаючи повну відповідність правилам кредитування, скорочення часу затвердження кредиту на кілька днів, усунення процесів кредитування вручну, більш швидкий і точний автоматизований кредит андеррайтинг, краще управління відносинами з клієнтами, виявлення шахрайства та зниження ризиків компрометації даних.

Переваги автоматизованої фільтрації клієнтів

Деякі з конкретних переваг автоматичного фільтрування клієнтів включають:

  1. Швидше схвалення для заявників – автоматизація може пришвидшити робочі процеси та переглянути більше файлів позичальників за набагато менший час, що призведе до швидшого схвалення.
  2. Більш ефективні робочі процеси – автоматизація може скоротити час і ресурси, необхідні для процесів фільтрації клієнтів вручну.
  3. Підвищена точність – автоматизація може усунути ризик людських помилок під час введення та обробки даних, що призводить до більш точної фільтрації клієнтів.
  4. Краща оцінка ризиків – автоматизація може надати кредиторам детальнішу фінансову інформацію про потенційних позичальників, що дозволить їм краще оцінювати ризики.
  5. Покращений доступ до аналітики грошових потоків – автоматизація може надати кредиторам більш цілісне уявлення про фінансовий стан потенційного позичальника, допомагаючи їм визначити відповідних клієнтів на ранніх етапах процесу.
  6. Зменшення витрат – відфільтровуючи поганих клієнтів на ранньому етапі процесу, кредитори можуть скоротити витрати некваліфікованих позичальників і зберегти прибутковість.
  7. Розширена клієнтська база – автоматизація та аналіз грошових потоків перед андеррайтингом можуть залучати нових клієнтів, які не обслуговуються традиційними кредиторами, покладаючись виключно на дані бюро кредитних історій.

Не дивно, McKinsey повідомляє У 2022 році понад 60 відсотків опитаних фінансових установ за останні два роки збільшили використання нових форм даних і передових аналітичних методів, таких як машинне навчання для управління кредитним портфелем. Ще більший відсоток, понад 75 відсотків, очікував, що ці тенденції збережуться протягом наступних двох років.

Автоматизуйте свій оформлення іпотеки, андеррайтингу, виявлення шахрайства, банківської звірки або бухгалтерських процесів із готовим до використання настроюваним робочим процесом.

Як автоматизувати фільтрацію клієнтів для кредитування?

Використовуючи передові технології, такі як штучний інтелект та машинне навчання, кредитори можуть автоматизувати кілька ключових етапів у процесі фільтрації клієнтів, таких як адаптація позичальника, вилучення даних, попередня кваліфікація позичальника, оцінка кредитного ризику та оцінка застави.

Ці засоби автоматизації допомагають кредиторам оптимізувати свої операції, скоротити час і витрати, пов’язані з ручною обробкою, і, зрештою, приймати кращі рішення щодо кредитування. Завдяки автоматизації кредитори також можуть налаштувати вимоги до позичальника та класифікувати позичальників на основі попередньо визначених параметрів, таких як тип позики, географічне розташування та тип позичальника.

Крім того, автоматизація дозволяє кредиторам призначати завдання з обробки кредитів відповідним співробітникам на основі їх доступності та місця розташування, підвищуючи ефективність і зменшуючи кількість помилок.

Існує кілька етапів, які можна автоматизувати в процесі фільтрації клієнтів:

  1. Використовуйте настроювані реєстраційні форми для адаптації позичальника.
  2. Встановіть вимоги до позичальника на основі внутрішньої політики кредитування.
  3. Автоматизуйте вилучення та перевірку даних із документів, наданих позичальником.
  4. Попередня кваліфікація позичальника з підтримкою ШІ відповідно до попередньо встановлених вимог.
  5. Автоматизувати категоризацію позичальників за параметрами, визначеними користувачем.
  6. Перевірте KYC/AML на основі географії.
  7. Автоматизувати обробку кредитної документації позичальника в різних форматах.
  8. Автоматизувати оцінку кредитного ризику позичальника на основі визначених користувачем критеріїв.
  9. Автоматизуйте скоринг бізнес-кредитного ризику на основі моделей ймовірності дефолту та втрат у разі дефолту.
  10. Автоматизація оформлення кредиту завдання та спілкування з позичальниками.

Як Nanonets може допомогти автоматизувати фільтрацію клієнтів?

Nanonets — це інструмент OCR для вилучення даних із підтримкою штучного інтелекту, який може полегшити оцінку клієнта в процесі кредитування шляхом автоматизації вилучення даних із різних документів, наданих клієнтом. Ця технологія може отримувати важливу фінансову інформацію з банківських виписок, податкових документів, платіжних квитанцій та інших джерел із високим ступенем точності, зменшуючи ризик помилок і неточностей, які можуть виникнути під час ручного введення даних.

Використовуючи Nanonets, кредитори можуть оптимізувати процес подачі заявки на кредит, заощаджуючи час і зменшуючи навантаження на кредитних спеціалістів. Це також дозволяє кредиторам обробляти більшу кількість заявок на позику, що призводить до швидшого часу для схвалення позики.

Крім того, Nanonets може дозволити кредиторам виконувати більш повний і точний аналіз фінансового стану потенційних позичальників, допомагаючи їм визначити відповідних клієнтів і уникнути некваліфікованих позичальників. Кредитори також можуть використовувати отримані дані для аналізу доходів, моделювання ризиків і аналізу грошових потоків, що може надати більш повну картину фінансового стану позичальника, окрім традиційних даних кредитного бюро.

Автоматизуйте свій оформлення іпотеки, андеррайтингу, виявлення шахрайства, банківської звірки або бухгалтерських процесів із готовим до використання настроюваним робочим процесом.

Візьміть

Впроваджуючи автоматизацію на ранніх стадіях процесу кредитування, кредитори можуть користуватися кількома перевагами, такими як здатність ідентифікувати відповідних клієнтів і відфільтровувати некваліфікованих позичальників.

Завдяки таким технологіям, як технологія збору документів Nanonets, кредитори можуть аналізувати дані про грошові потоки з багатьох джерел, дозволяючи їм отримати повне розуміння фінансового стану позичальника, окрім даних бюро кредитних історій. Ця автоматизація також може допомогти кредиторам зменшити витрати, пов’язані з некваліфікованими позичальниками, підвищити прибутковість і розширити діапазон прийнятних кредитних ризиків у верхній частині послідовності, потенційно залучаючи нових клієнтів, які можуть не обслуговуватися традиційними кредиторами, які покладаються виключно на дані кредитного бюро.

Часова мітка:

Більше від ШІ та машинне навчання