什么是信用决策?
信贷决策,也称为信贷/贷款批准或拒绝流程,是贷款或信贷流程中的关键步骤。
在向新客户延长付款期限或提高现有客户的信用额度之前,企业主和信贷专业人员必须考虑多种因素。
该过程需要对潜在借款人的信用度进行客观评估,同时考虑授信的四个 C——品格、能力、抵押品和资本。 保持公正性也很重要。 这可能是一项具有挑战性的任务,但却是确保信贷授予过程公平和准确的关键任务。
自动化如何重新定义信贷决策?
传统的贷款/信贷流程涉及信贷申请人和信贷提供者浏览大量申请表和文件,这导致批准或拒绝决策时间很长。
即使贷款或信贷流程有数字前端,在信用评估时也需要许多手动流程和零碎的数据收集方法。 这些劳动密集型模式对于寻求扩张的公司来说代价高昂,而且往往会错过没有记录信用记录的潜在借款人。
此外,长时间的等待会导致更高的放弃率、更低的客户满意度,并降低利益相关者的整体商业价值。
随着大数据、数字工具和智能分析的不断进步,信贷提供者有新的机会通过自动化来增强他们的信贷决策模型。
自动化信用决策模型的实施为金融机构提供了众多优势。 通过自动化日常任务和简化审批流程,信贷员从行政负担中解放出来,贷款申请可以快速高效地处理。
这导致更客观、可追溯和透明的信用决策过程。 自动化的高性能模型使信贷提供者能够定义贷款参数并区分有信誉和无信誉的客户。 结果是提高了合格借款人的批准率并降低了银行的风险。
自动化信用决策的好处
由于缺乏数据、简单的分析工具、依赖个人意见以及不愿改变,许多信贷提供者(如银行和其他金融机构)在更新其信贷决策协议时遇到困难。
考虑到流程所需的大量数据,手动劳动密集型决策流程不再有用。 此外,人工信用决策存在主观和不够精确的风险。 例如,这些方法可能会将纽约等地的所有餐馆都视为违约的高风险,而没有考虑当今正在发挥作用的众多因素,例如流动人口、流行病的影响、文化内涵等。
通过集成新的数据源,信用决策过程已经通过数字化和自动化发生了革命性的变化。 自动化还可以更好地了解客户行为,开辟新市场,并允许对业务环境的变化做出更敏捷的响应。 这反过来又使信贷提供者能够提供更好的客户服务,扩大业务,并在来自金融科技公司和新银行的竞争中保持领先地位。
实施高性能数字信用决策工具的回报是巨大的。
- 收入提升:自动化模型可以通过更高的接受率、更低的购置成本和改善的客户体验显着增加收入。 自动化的信贷决策可以提高信贷提供者向可信赖客户批准贷款的能力,并通过简化评估流程来降低成本,使其更快、更高效。
- 降低信用损失率:公司可以通过使用更准确地确定客户违约可能性的模型来显着降低信用损失,从而影响银行必须持有的准备金和资本水平。
- 提高效率:数字工具的实施可以通过数据提取自动化、案例优先级排序和改进模型开发来提高效率。
信用决策自动化的最佳实践
以下四种策略可以保证信用决策过程的高效自动化:实施模块化架构、扩展数据源范围、挖掘数据以识别信用信号以及利用人类专业知识。
实施模块化架构
模块化架构对于信用决策过程的有效自动化至关重要。 它涉及根据数据覆盖范围和行业差异创建多个子模型,这些子模型组合起来形成一个信用信号。 这种架构提供了灵活性,可以合并新的数据源、对市场变化做出快速反应,并通过提供更全面的客户行为分析来确定新的增长领域。 实施这种方法需要在业务、模型开发团队和模型维护团队之间进行协调,以验证假设并避免重叠数据。 通过组合来自所有客户交互的数据信号,可以实现更高性能的模型。
扩大数据源范围
自动信用决策可以利用内部和外部数据源的组合来提高信用信号的准确性。 这包括将传统信用数据与其他非传统外部数据源(例如社交媒体信息)相集成。 这些数据还可以与承销商的主观见解相辅相成。 它可以通过包含来自多家银行的交易数据来实现开放式银行业务并提供更全面的客户视图。 结合社交网络信息等非传统外部数据源,可提供对个人行为和财务状况的更多洞察,所有这些都有助于信用决策过程。
识别信用信号
信用决策过程中使用的机器学习和人工智能模型可以从各种数据源中识别特定变量以得出信用信号。 传统转换和 ML 技术等各种方法具有出色的预测能力,可以帮助信贷决策过程。
利用人类的专业知识
自动信用决策利用机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 等先进技术从现有数据源中分析和提取具有高度预测性的信用信号。 但是,需要注意的是,仅依靠统计方法不足以实现稳健且高性能的模型。 内部业务专业知识的参与对于了解缺失的信用信号以及识别和验证新的信用信号至关重要。 例如,模型设计者应与承销商和客户关系经理合作,将他们的见解和与客户的真实经验纳入模型开发过程。 这可以通过合并反映这些业务专家确定的信用问题的定性问题来实现。 此外,这些专家可以根据他们对银行流程、合规性和行业知识的理解来验证信用信号
如何自动化信用决策?
很多公司都可以采用自动信贷决策,包括金融机构、贷方和其他需要为其客户做出信贷决策的组织。
这包括传统银行、信用合作社、另类贷款人、金融科技公司和其他贷款机构。 此外,任何提供信贷或贷款的公司,如汽车经销商、家具零售商或抵押贷款公司,也可以从自动信贷决策中受益。
自动化信贷决策可以帮助这些公司简化信贷决策流程,提高评估的准确性,并提高信贷提供(或拒绝)的速度和效率。
通过遵循五阶段的灵活方法,信贷/贷款提供者可以在几个月内实施新的信贷决策模型。 这个过程包括以下阶段:
- 信用模型审查:检查现有的信用模型,评估其方法、性能和利用率,以发现潜在的改进领域。
- 信用评分模型评估和设计:评估数据准备的当前状态,确定现成的建模数据源,并制定合并它们的计划。 评估不同细分市场的模型性能,并将其与同行进行比较,以确定薄弱环节。
- 数据准备和处理:通过格式化、完整性测试以及处理缺失值和记录来准备建模数据。
- 下一代信用评分模型的开发:开发一个生产就绪的最小可行产品,通常需要三个建模周期,每个周期持续两周,并结合专家和分析师的反馈。
- 在贷款转型中整合信用评分:自动化贷款流程并使用新的信用评分模型更新信用决策模型。
自动数据提取和智能 OCR(光学字符识别)工具在自动信用决策过程中发挥着重要作用。
这些工具用于从各种来源提取信息,例如财务报表、发票和其他与信贷决策相关的文件。 然后将提取的数据输入信用决策系统,在该系统中对其进行处理和分析以确定借款人的信誉度。
智能 OCR 工具旨在准确识别和提取信息,即使是复杂或非结构化文档中的信息,也有助于提高信用决策过程的效率和准确性。 通过自动化数据提取和OCR流程,企业可以减少人工错误,加快决策速度,提高信用决策系统的整体效率。
例如,Nanonets 是一个智能 OCR 平台,可以帮助进行自动化信用决策,Nanonets 可以用来数字化借款人的财务数据,例如信用历史和收入,然后可以用来预测他们的信用度。
Nanonets 使用包括深度学习和计算机视觉在内的多种算法来分析来自多个来源的数据,并对借款人的偿还贷款能力做出预测。 该平台还允许定制决策过程,以便金融机构可以根据其特定要求定制其信贷决策政策。
通过自动化信贷决策流程,Nanonets 可以帮助信贷提供者和金融机构做出更准确和高效的决策,降低贷款违约风险并提高整体贷款绩效。 此外,该平台可以帮助减少与手动信贷决策相关的时间和成本,从而加快贷款申请的处理速度。
总结
自动信贷决策有可能彻底改变金融机构处理贷款申请的方式。 通过使用先进的算法和机器学习技术来分析大量数据,该技术可以更准确地评估借款人的信誉,降低贷款违约风险并提高贷款绩效。
自动化信贷决策还具有比手动方法更快、更具成本效益的优势,使金融机构能够更有效地处理贷款申请并为更多客户提供服务。 随着技术的不断进步以及对更快、更可靠的贷款处理的需求的增长,自动化信贷决策可能会成为希望保持领先地位的金融机构越来越重要的工具。
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