Vad är kreditbeslut?
Kreditbeslut, även känd som kredit-/lånegodkännande- eller avslagsprocessen, är ett kritiskt steg i låne- eller kreditprocessen.
Företagsägare och kreditproffs måste överväga flera faktorer innan de utökar betalningsvillkoren till en ny kund eller ökar kreditgränsen för en befintlig kund.
Processen kräver en objektiv utvärdering av den potentiella låntagarens kreditvärdighet, med hänsyn till de fyra C:en för kreditgivning – karaktär, kapacitet, säkerheter och kapital. Det är också viktigt att upprätthålla opartiskhet. Detta kan vara en utmanande uppgift, men en avgörande uppgift för att säkerställa att kreditgivningsprocessen är rättvis och korrekt.
Hur omdefinierar automatisering kreditbeslut?
Konventionella låne-/kreditprocesser innebär att både kreditsökanden och kreditgivaren navigerar i flera ansökningsformulär och dokument, vilket resulterar i långa beslutstider för godkännande eller avslag.
Även om låne- eller kreditprocessen har ett digitalt gränssnitt, innebär det många manuella processer och bitvisa metoder för att samla in data vid kreditvärderingstillfället. Dessa arbetsintensiva modeller är dyra för företag som vill expandera och missar ofta potentiella låntagare utan dokumenterad kredithistorik.
Dessutom leder långa väntetider till högre avhoppsfrekvens, låg kundnöjdhet och minskat övergripande affärsvärde för intressenter.
Med de pågående framstegen inom big data, digitala verktyg och intelligenta analyser har kreditgivare nya möjligheter att förbättra sina kreditbeslutsmodeller genom automatisering.
Implementeringen av automatiserade kreditbeslutsmodeller erbjuder många fördelar för finansiella institutioner. Genom att automatisera rutinuppgifter och effektivisera godkännandeprocessen befrias låneansvariga från den administrativa bördan och låneansökningar kan behandlas snabbt och effektivt.
Detta resulterar i en mer objektiv, spårbar och transparent kreditbeslutsprocess. De automatiserade högpresterande modellerna gör det möjligt för kreditgivare att definiera låneparametrar och skilja mellan kreditvärdiga och icke-kreditvärdiga kunder. Resultatet är förbättrad godkännandegrad för kvalificerade låntagare och minskad risk för banken.
Fördelar med automatiserad kreditbeslut
Många kreditgivare som banker och andra finansiella institutioner har problem med att uppdatera sina kreditbeslutsprotokoll på grund av brist på data, enkla analysverktyg, beroende av personliga åsikter och ovilja till förändring.
Manuella arbetsintensiva beslutsprocesser är inte längre användbara, med tanke på den stora mängd data som krävs för processen. Vidare riskerar manuella kreditbeslut att bli subjektiva och inte tillräckligt exakta. Till exempel kan dessa metoder behandla alla restauranger i till exempel New York som en hög risk för fallissemang utan att ta hänsyn till många faktorer som spelar in idag, såsom flytande befolkning, effekter av pandemier, kulturella konnotationer, etc.
Kreditbeslutsprocessen har revolutionerats av digitalisering och automatisering, genom integration av nya datakällor. Automatisering ger också en bättre förståelse för kundernas beteende, öppnar för tillgång till nya marknader och möjliggör ett mer flexibelt svar på förändringar i affärsmiljön. Detta gör i sin tur att kreditgivare kan leverera bättre kundservice, utöka sin verksamhet och ligga steget före konkurrensen från fintech-företag och nya banker.
Fördelarna med att implementera högpresterande digitala kreditbeslutsverktyg är betydande.
- Intäktshöjning: Automationsmodellerna kan öka intäkterna avsevärt genom högre acceptansgrader, lägre anskaffningskostnader och förbättrad kundupplevelse. Automatiserade kreditbeslut kan förbättra en kreditgivares förmåga att godkänna lån till pålitliga kunder och minska kostnaderna genom att effektivisera bedömningsprocessen, vilket gör den snabbare och mer effektiv.
- Minskad kreditförlustfrekvens: Företag kan se betydande minskningar av sina kreditförluster genom att använda modeller som mer exakt bestämmer kundernas sannolikhet att fallera, vilket påverkar nivåerna på avsättningar och kapital en bank måste hålla.
- Förbättrad effektivitet: Implementeringen av digitala verktyg kan öka effektiviteten genom automatisering av datautvinning, prioritering av ärenden och förbättrad modellutveckling.
Bästa metoder för automatisering av kreditbeslut
Följande fyra strategier kan garantera en effektiv automatisering av kreditbeslutsprocessen: implementera en modulär arkitektur, utöka utbudet av datakällor, utvinna data för att identifiera kreditsignaler och utnyttja mänsklig expertis.
Implementera en modulär arkitektur
En modulär arkitektur är avgörande för effektiv automatisering av kreditbeslutsprocessen. Det innebär att skapa flera undermodeller baserade på datatäckning och branschskillnader, som kombineras för att bilda en enda kreditsignal. Denna arkitektur erbjuder flexibilitet för att införliva nya datakällor, reagera snabbt på marknadsförändringar och identifiera nya tillväxtområden genom att tillhandahålla en mer omfattande analys av kundernas beteende. Att implementera detta tillvägagångssätt kräver samordning mellan verksamheten, modellutvecklingsteamet och modellunderhållsteamet för att validera antaganden och undvika överlappande data. Genom att kombinera datasignaler från alla kundinteraktioner kan en modell med högre prestanda uppnås.
Utöka utbudet av datakällor
Automatiserade kreditbeslut kan utnyttja en kombination av interna och externa datakällor för att förbättra kreditsignalernas noggrannhet. Detta inkluderar integrering av traditionell kreditinformation, med andra icke-traditionella externa datakällor såsom information om sociala medier. Uppgifterna kan också kompletteras med subjektiva insikter från underwriters. Det kan möjliggöra öppen bankverksamhet och ge en mer heltäckande bild av kunden genom att inkludera transaktionsdata från flera banker. Införlivandet av otraditionella externa datakällor såsom information om sociala nätverk ger ytterligare insikt om individuellt beteende och ekonomisk status, vilket alla kan hjälpa till med kreditbeslutsprocessen.
Identifiera kreditsignaler
Maskininlärning och artificiell intelligensmodeller som används i kreditbeslutsprocesser kan identifiera specifika variabler från olika datakällor för att härleda kreditsignaler. Olika metoder som traditionella transformationer och ML-tekniker har utmärkt prediktiv kraft som kan hjälpa till med kreditbeslutsprocessen.
Utnyttja mänsklig expertis
Automatiserad kreditbeslut använder avancerade tekniker som maskininlärning (ML) och artificiell intelligens (AI) för att analysera och extrahera mycket prediktiva kreditsignaler från befintliga datakällor. Det är dock viktigt att notera att det inte räcker att enbart förlita sig på statistiska metoder för att uppnå en robust och högpresterande modell. Inblandning av intern affärsexpertis är avgörande för att förstå saknade kreditsignaler och identifiera och validera nya kreditsignaler. Till exempel bör modelldesigners samarbeta med underwriters och relationsansvariga för att införliva deras insikter och verkliga erfarenheter med kunder i modellutvecklingsprocessen. Detta kan uppnås genom att införliva kvalitativa frågor som speglar de kreditfrågor som identifierats av dessa affärsexperter. Dessutom kan dessa experter validera kreditsignaler baserat på deras förståelse för bankprocesser, efterlevnad och branschkunskap
Hur automatiseras kreditbeslut?
Automatiserade kreditbeslut kan antas av ett stort antal företag, inklusive finansinstitut, långivare och andra organisationer som behöver fatta kreditbeslut för sina kunder.
Detta inkluderar traditionella banker, kreditföreningar, alternativa långivare, fintech-företag och andra låneinstitut. Dessutom kan alla företag som tillhandahåller krediter eller lån, såsom bilhandlare, möbelhandlare eller bolåneföretag, också dra nytta av automatiserade kreditbeslut.
Automatiserade kreditbeslut kan hjälpa dessa företag att effektivisera sin kreditbeslutsprocess, förbättra noggrannheten i sina bedömningar och öka hastigheten och effektiviteten i kreditgivningen (eller nekandet).
Genom att följa ett flexibelt tillvägagångssätt i fem steg kan kredit-/låneleverantörer implementera en ny kreditbeslutsmodell inom några månader. Denna process innefattar följande steg:
- Kreditmodellgranskning: Undersök den befintliga kreditmodellen, utvärdera dess metodik, prestanda och användning för att upptäcka potentiella förbättringsområden.
- Kreditvärderingsmodellbedömning och design: Bedöm det aktuella tillståndet för databeredningen, identifiera lätt tillgängliga datakällor för modellering och skapa en plan för att införliva dem. Utvärdera modellens prestanda över olika segment och jämför den med andras för att identifiera svaga områden.
- Dataförberedelse och bearbetning: Förbered data för modellering genom att formatera, testa för fullständighet och hantera saknade värden och poster.
- Utveckling av nästa generations kreditvärderingsmodeller: Utveckla en produktionsfärdig, lägsta livskraftig produkt som vanligtvis kräver tre modelleringscykler, var och en på två veckor och med feedback från experter och analytiker.
- Integrering av kreditvärdering i utlåningstransformation: Automatisera utlåningsprocesserna och uppdatera kreditbeslutsmodellen med de nya kreditvärderingsmodellerna.
Automatiserad dataextraktion och intelligenta OCR-verktyg (Optical Character Recognition) spelar en viktig roll i den automatiserade kreditbeslutsprocessen.
Dessa verktyg används för att extrahera information från olika källor som bokslut, fakturor och andra dokument som är relevanta för kreditbeslutet. Den extraherade informationen matas sedan in i kreditbeslutssystemet där den bearbetas och analyseras för att fastställa låntagarens kreditvärdighet.
Intelligenta OCR-verktyg är designade för att känna igen och extrahera information korrekt, även från komplexa eller ostrukturerade dokument, vilket hjälper till att förbättra effektiviteten och noggrannheten i kreditbeslutsprocessen. Genom att automatisera dataextraktionen och OCR-processerna kan företag minska manuella fel, påskynda beslutsfattandet och förbättra den övergripande effektiviteten i kreditbeslutssystemet.
Nanonets, till exempel, är en intelligent OCR-plattform som kan hjälpa till med automatiserade kreditbeslut, Nanonets kan användas för att digitalisera en låntagares finansiella data, såsom kredithistorik och inkomst, som sedan kan användas för att förutsäga deras kreditvärdighet.
Nanonets använder en mängd olika algoritmer, inklusive djupinlärning och datorseende, för att analysera data från flera källor och göra förutsägelser om en låntagares förmåga att betala tillbaka ett lån. Plattformen möjliggör också anpassning av beslutsprocessen, så att finansinstitut kan skräddarsy sina kreditbeslutspolicyer baserat på deras specifika krav.
Genom att automatisera kreditbeslutsprocessen kan Nanonets hjälpa kreditgivare och finansiella institutioner att fatta mer exakta och effektiva beslut, minska risken för fallissemang och förbättra den övergripande låneprestandan. Dessutom kan plattformen hjälpa till att minska tiden och kostnaderna för manuella kreditbeslut, vilket möjliggör snabbare handläggning av låneansökningar.
Ta bort
Automatiserade kreditbeslut har potential att revolutionera hur finansinstitut närmar sig låneansökningar. Genom att använda avancerade algoritmer och maskininlärningstekniker för att analysera stora mängder data, kan tekniken ge mer exakta bedömningar av en låntagares kreditvärdighet, minska risken för fallissemang och förbättra låneprestanda.
Automatiserade kreditbeslut har också fördelen av att vara snabbare och mer kostnadseffektiva än manuella metoder, vilket gör det möjligt för finansinstitut att behandla låneansökningar mer effektivt och betjäna fler kunder. I takt med att tekniken fortsätter att utvecklas och efterfrågan på snabbare och mer tillförlitlig lånehantering växer, är det troligt att automatiserade kreditbeslut kommer att bli ett allt viktigare verktyg för finansinstitut som vill ligga före kurvan.
- SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
- Källa: https://nanonets.com/blog/automated-credit-decisioning/
- :är
- $UPP
- a
- Nedläggning
- förmåga
- Om oss
- godkännande
- tillgång
- Konto
- noggrannhet
- exakt
- exakt
- Uppnå
- uppnås
- förvärv
- tvärs
- Annat
- Dessutom
- administrativa
- antagen
- avancera
- avancerat
- framsteg
- Fördel
- fördelar
- smidig
- framåt
- AI
- algoritmer
- Alla
- tillåta
- tillåter
- alternativ
- bland
- mängder
- analys
- analytiker
- Analytisk
- analytics
- analysera
- och
- Ansökan
- tillämpningar
- tillvägagångssätt
- godkännande
- godkänna
- arkitektur
- ÄR
- områden
- konstgjord
- artificiell intelligens
- Konstgjord intelligens (AI)
- AS
- bedöma
- bedömning
- bedömningar
- associerad
- At
- bil
- automatisera
- Automatiserad
- automatisera
- Automation
- tillgänglig
- undvika
- bakgrund
- Bank
- Banking
- Banker
- baserat
- BE
- blir
- innan
- Där vi får lov att vara utan att konstant prestera,
- fördel
- Bättre
- mellan
- Stor
- Stora data
- lyft
- låntagare
- låntagare
- belastning
- företag
- företag
- by
- KAN
- Kapacitet
- kapital
- fall
- utmanande
- byta
- Förändringar
- karaktär
- karaktärigenkänning
- klienter
- samarbeta
- Säkerheter
- Samla
- kombination
- kombinerad
- kombinera
- Företag
- företag
- jämföra
- konkurrens
- komplex
- Efterlevnad
- omfattande
- dator
- Datorsyn
- Tänk
- med tanke på
- fortsätter
- samordning
- Pris
- kostnadseffektiv
- Kostar
- täckning
- skapa
- Skapa
- kredit
- kreditbeslut
- kredit
- kreditvärdighet
- kritisk
- avgörande
- kultur
- Aktuella
- Nuvarande tillstånd
- kurva
- kund
- kundbeteende
- kundupplevelse
- Kundnöjdhet
- Kundservice
- Kunder
- anpassning
- Klipp
- sänka kostnaderna
- cykler
- datum
- Förberedelse av data
- Beslutet
- Beslutsfattande
- beslut
- Nedgång
- djup
- djupt lärande
- Standard
- defaults
- leverera
- Efterfrågan
- Designa
- utformade
- konstruktörer
- Bestämma
- utveckla
- Utveckling
- skillnader
- olika
- digital
- digitalisering
- Digitalisera
- skilja på
- dokument
- dollar
- varje
- Effektiv
- effekter
- effektivitet
- effektiv
- effektivt
- möjliggöra
- tillräckligt
- säkerställa
- Miljö
- fel
- väsentlig
- etc
- utvärdera
- utvärdering
- Även
- exempel
- utmärkt
- befintliga
- Bygga ut
- expanderande
- erfarenhet
- Erfarenheter
- expertis
- experter
- sträcker
- extern
- extrahera
- extraktion
- faktorer
- verkligt
- snabbare
- Fed
- återkoppling
- få
- finansiella
- finansiella data
- Finansiella institut
- fintech
- Fintech-företag
- företag
- Flexibilitet
- flexibel
- flytande
- efter
- För
- formen
- former
- från
- främre
- främre ände
- Vidare
- ges
- beviljande
- Växer
- Tillväxt
- garanti
- Arbetsmiljö
- Har
- hjälpa
- hjälper
- Hög
- högpresterande
- högpresterande
- högre
- höggradigt
- historia
- hålla
- Huset
- Hur ser din drömresa ut
- How To
- Men
- HTTPS
- humant
- identifierade
- identifiera
- identifiera
- genomföra
- genomförande
- genomföra
- med Esport
- förbättra
- förbättras
- förbättring
- förbättra
- in
- innefattar
- Inklusive
- integration
- Inkomst
- införliva
- införlivande
- Öka
- ökande
- alltmer
- individuellt
- industrin
- informationen
- insikt
- insikter
- institutioner
- Integrera
- integrering
- Intelligens
- Intelligent
- interaktioner
- inre
- engagera
- inblandning
- innebär
- isolerat
- problem
- IT
- DESS
- känd
- Brist
- bestående
- leda
- inlärning
- långivare
- utlåning
- nivåer
- Hävstång
- hävstångs
- sannolikt
- BEGRÄNSA
- lån
- Lån
- Lång
- längre
- du letar
- förlust
- förluster
- Låg
- Maskinen
- maskininlärning
- Maskininlärningstekniker
- gjord
- bibehålla
- göra
- Framställning
- chefer
- manuell
- många
- marknad
- Marknader
- Media
- Metodik
- metoder
- kanske
- minsta
- minsta möjliga produkt
- Gruvdrift
- saknas
- ML
- ML -tekniker
- modell
- modellering
- modeller
- modulära
- månader
- mer
- mer effektiv
- Inteckning
- multipel
- navigerande
- Behöver
- nät
- Nya
- New York
- nästa generation
- talrik
- mål
- OCR
- of
- Erbjudanden
- officerare
- on
- ONE
- pågående
- öppet
- öppen bank
- öppnas
- Verksamhet
- Åsikter
- möjligheter
- optisk
- optisk teckenigenkänning
- organisationer
- Övriga
- övergripande
- ägare
- pandemier
- Papper
- parametrar
- betalning
- prestanda
- personlig
- Planen
- plattform
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- Spela
- Strategier
- befolkning
- potentiell
- kraft
- praxis
- exakt
- förutse
- Förutsägelser
- Förbered
- prioritering
- process
- processer
- bearbetning
- Produkt
- yrkesmän/kvinnor
- protokoll
- ge
- leverantör
- leverantörer
- ger
- tillhandahålla
- tillhandahållande
- kvalificerad
- kvalitativ
- frågor
- snabbare
- snabbt
- område
- rates
- Reagera
- erkännande
- känner igen
- register
- omdefiniera
- minska
- Minskad
- reducerande
- reflektera
- relation
- relevanta
- pålitlig
- tillit
- återbetala
- Obligatorisk
- Krav
- Kräver
- respons
- restauranger
- resultera
- Resultat
- detaljister
- intäkter
- översyn
- revolutionera
- revolution
- Belöningar
- Risk
- robusta
- Roll
- s
- tillfredsställande
- poäng
- söker
- segment
- tjänar
- service
- Skift
- skall
- Signal
- signaler
- signifikant
- signifikant
- Enkelt
- enda
- So
- Social hållbarhet
- sociala medier
- sociala nätverk
- Källor
- specifik
- fart
- Spot
- stadier
- intressenter
- Ange
- uttalanden
- statistisk
- status
- bo
- Steg
- strategier
- effektivisera
- rationalisering
- väsentlig
- sådana
- system
- tar
- uppgift
- uppgifter
- grupp
- tekniker
- Teknologi
- villkor
- Testning
- den där
- Smakämnen
- deras
- Dem
- Dessa
- tre
- Genom
- tid
- gånger
- till
- i dag
- verktyg
- verktyg
- traditionell
- transaktion
- Transformation
- transformationer
- transparent
- behandla
- problem
- trovärdig
- SVÄNG
- typiskt
- förstå
- förståelse
- Fackföreningar
- Unsplash
- Uppdatering
- uppdatering
- Återvinnare
- BEKRÄFTA
- värde
- Värden
- variabler
- mängd
- olika
- Omfattande
- genomförbar, livskraftig
- utsikt
- syn
- väntar
- Sätt..
- svaghet
- veckor
- Vad
- Vad är
- som
- vit
- bred
- Brett utbud
- kommer
- med
- inom
- utan
- zephyrnet