KI transformiert die Hypothekenbranche — Automatisieren Sie die Dokumentenverarbeitung

A decade ago the volume-heavy, error-prone and sluggish business processes of mortgage companies that take up considerable human labor were still struggling to find a direction with the technological transformation. Automation has finally kicked in for the Industry. Not only have the mortgage companies become more efficient, but the decision-making logic has also evolved with the application of robotics and AI. The focus is now fixated on automating tasks, minimizing errors & improving customer experience.

With the introduction of AI technologies like machine learning, mortgage professionals have been meeting their targets while achieving better customer satisfaction. Most of the work which was reliant on manpower is now being done by computers. As a result, professionals can shift their attention to more strategic aspects of the job like managing problems and processing exceptions. Infrrd’s AI-led automation is enabling mortgage companies to replicate human reasoning via machine learning, predictive modeling, and NLP.

A few of the processes that Infrrd has been automating for mortgage companies are:

• Application Processing
• Contract processing
• Invoice/Receipt processing
• Claims Processing
• Loan Origination, Servicing & Recovery
• Underwriting
• Credit reports

Vor einem Jahrzehnt kämpften die volumenintensiven, fehleranfälligen und schleppenden Geschäftsprozesse von Hypothekenunternehmen, die viel menschliche Arbeit in Anspruch nehmen, immer noch darum, mit dem technologischen Wandel eine Richtung zu finden. Die Automatisierung hat in der Branche endlich Einzug gehalten. Nicht nur die Hypothekenbanken sind effizienter geworden, auch die Entscheidungslogik hat sich durch den Einsatz von Robotik und KI weiterentwickelt. Der Fokus liegt nun auf der Automatisierung von Aufgaben, der Minimierung von Fehlern und der Verbesserung des Kundenerlebnisses.

Mit der Einführung von KI-Technologien wie maschinellem Lernen haben Hypothekenfachleute ihre Ziele erreicht und gleichzeitig eine bessere Kundenzufriedenheit erreicht. Die meiste Arbeit, die von Arbeitskräften abhängig war, wird jetzt von Computern erledigt. Dadurch können Fachleute ihre Aufmerksamkeit auf strategischere Aspekte der Arbeit richten, wie z. B. die Bewältigung von Problemen und die Bearbeitung von Ausnahmen. Die KI-gestützte Automatisierung von Infrrd ermöglicht es Hypothekenunternehmen, menschliches Denken durch maschinelles Lernen, prädiktive Modellierung und NLP.

Einige der Prozesse, die Infrrd für Hypothekenunternehmen automatisiert hat, sind:

• Bearbeitung der Bewerbung
• Vertragsabwicklung
• Rechnungs-/Belegverarbeitung
• Bearbeitung von Reklamationen
• Kreditvergabe, Wartung und Rückzahlung
• Underwriting
• Kreditauskünfte

Die intelligente Dokumentenerfassung von Infrarot basierend auf KI und maschinellem Lernen klassifiziert, trennt, extrahiert und validiert Dokumente unabhängig von der Quelle oder dem Format. So transformiert Infrrd die Hypothekenbranche:

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1. Einfaches Scannen und Erfassen von Dokumenten

Die Bewertung großer kreditwürdiger Dokumente ist oft eine mühsame Aufgabe. Mit unserer intelligenten Datenerfassungslösung Dokumente im Zusammenhang mit Hypotheken kann in ein digitalisiertes Format gescannt werden, wodurch sowohl der Papierverbrauch als auch die Gesamtverarbeitungszeit reduziert werden. Ob Anträge, Kreditauskünfte, Formulare zur Beschäftigungsbestätigung oder Rechtsakten, alle können schnell über die Web- oder Mobilanwendungen von Infrrd gescannt werden.

2. Präzise Klassifizierung und Extraktion von Dokumenten

Die papierintensiven Hypothekenprozesse für Konsumentenkredite sind mit vielen Varianten von Dokumenten überladen. Sie alle für einzelne Kunden durchzugehen, ist arbeitsintensiv und wird viele Stunden in Anspruch nehmen. Unsere auf Deep Learning basierende IDC-Plattform klassifiziert, identifiziert, trennt und organisiert diese umfangreichen Dokumente in einem Rutsch. Unser System für maschinelles Lernen wurde anhand von Millionen von Unternehmensdokumenten trainiert, was eine hohe Genauigkeit der extrahierten Ergebnisse gewährleistet. Es handelt sich nicht um eine auf Vorlagen beruhende Lösung, weshalb sie sich von den heute auf dem Markt erhältlichen unterscheidet. Maschinelles Lernen ermöglicht es der Software, kontinuierlich aus jeder manuellen Validierung zu lernen, um die Systemgenauigkeit zu verbessern und den Zeitaufwand für manuelle Korrekturen im Laufe der Zeit zu reduzieren.

3. Nutzen Sie datengestützte Erkenntnisse

Datenextraktion ist nicht das Ende unserer Lösung. Wir gehen einen Schritt weiter und tun noch viel mehr als das. Unsere Algorithmen für NLP und Predictive Analytics verstehen die Beziehungen zwischen Unternehmen, lernen aus den historischen Daten und bieten wertvolle Einblicke in Form von Finanzberichten oder Kundenkontakten, die Geschäftsentscheidungen unterstützen. Wir können Trends vorhersagen und helfen, Probleme zu lösen, die sich wahrscheinlich auf das Unternehmen auswirken werden. Mit diesen Erkenntnissen können Hypothekenfachleute ihren Kunden einen besseren Service und maßgeschneiderte Produkte bieten.

4. Einhaltung der Vorschriften

Selbst mit den richtigen Kundeninformationen kann die komplexe Aufgabe der Kreditwürdigkeitsermittlung eine große Herausforderung darstellen. Unsere KI-gestützte Plattform hilft beim Scannen verschiedener Datenquellen, um Unternehmen den gesamten digitalen Fußabdruck ihrer potenziellen Kreditnehmer zu bieten und so die Einhaltung der Vorschriften zu ermöglichen.

Letzten Endes wird unsere Technologie die Aufgaben rationalisieren und Unternehmen dabei helfen, ihren Horizont zu erweitern. Die Einführung und Anpassung an sie verschafft Ihrem Unternehmen auf jeden Fall einen Vorteil in dieser hart umkämpften Branche, in der Hypothekengeber gegen die Kommerzialisierung kämpfen. Wir helfen Hypothekenunternehmen, sich mit unseren KI- und ML-Lösungen von der Konkurrenz abzuheben und ein nahtloses Kundenerlebnis zu schaffen. Chatten Sie mit uns unter www.infrrd.ai um ein Treffen zur weiteren Diskussion zu vereinbaren.