So helfen KI und RPA bei Hypothekenanträgen

Laut National Mortgage News sind 71 Prozent aller Kreditgeber von Wohnungsbaudarlehen der Ansicht, dass Technologie ihnen hilft, sich von ihrer Konkurrenz abzuheben. Um Hypothekenanträge zu bearbeiten, haben Banken heute mit komplexen Altsystemen, unterschiedlichen Datenbanken und Tabellenkalkulationen zu tun, die viele physische und digitale Dokumente umfassen. Hier kann KI in Kombination mit RPA das Bankgeschäft effizienter gestalten, um Baufinanzierungen für qualifizierte Kunden bereitzustellen. RPA bietet zahlreiche Möglichkeiten, um mehreren Prozessen Agilität zu verleihen. Da RPA regelbasiert ist, kann es die Überprüfung der Kreditwürdigkeit auf der Grundlage vordefinierter Kriterien, nach denen jeder Antrag bewertet wird, beschleunigen.

Können Banken das Risiko im Auge behalten?

Wir leben in einer Welt voller Risiken, die einer sorgfältigen Überwachung bedürfen. Hypothekenkredite erfordern eine ständige Risikobewertung und Compliance-Aufsicht. Die Automatisierung rationalisiert den Betrieb und stellt sicher, dass Sicherheitsvorkehrungen getroffen werden, um Ausnahmen zu überwachen und zu melden, damit unerwünschte Überraschungen für Banken oder Kunden vermieden werden. Die Automatisierung reduziert sofort manuelle Fehler wie z. B. Keying-Fehler, falsch angewandte Regeln usw. Auch die Risikoüberwachung und ‑berichterstattung wird mit RPA einfacher skalierbar. Die Vorteile von RPA sind klar und unmittelbar: Agilität in den Bankprozessen ist besser für Kunden und Mitarbeiter, die sich nun auf die Kundenbeziehungen und nicht mehr auf alltägliche, sich wiederholende Aufgaben konzentrieren können. In Kombination verbessert dies die Effizienz bei gleichzeitiger Senkung der Betriebskosten. Einige Vorteile bei der Einführung der Automatisierung im Ökosystem:

Banken können mit der Straffung der Abläufe beginnen. Die Kosten für Beschaffung und Wartung sind auf einem historischen Höchststand. KI-Technologien können helfen, Kreditfehler zu reduzieren. Diese wirken sich auf die Kreditqualität aus und erhöhen die Kreditgeberkosten. KI, insbesondere maschinelles Lernen (ML), kann auch die Aufnahme von Kreditanwendungen zusammen mit der Datenextraktion beschleunigen, um das Kundenerlebnis deutlich zu verbessern. Die Extraktionsalgorithmen für die KI können angepasst werden, um zu wissen, worauf in W2s, Paystubs, Bankabrechnungen und der gesamten Kreditanwendung zu achten ist. Ohne KI hat die Automatisierung ihre Grenzen. So kann beispielsweise die Bearbeitung von Kreditanträgen zusammen mit der Datenextraktion aufgrund der unterschiedlichen Dokumentenformate nicht mit RPA allein oder gar traditionellen OCR-Technologien (Optical Character Recognition) automatisiert werden. Ein W2-Auszug sieht anders aus als ein Kontoauszug und fällt anders ins Gewicht im Hinblick darauf, welche Daten extrahiert werden müssen. Die KI hingegen gibt Ihnen die kognitive Fähigkeit, Daten mit einer viel schnelleren Geschwindigkeit zu scannen und zu verschieben, um eine höhere durchgehende Datenverarbeitung zu ermöglichen.

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