Im Jahr 2020 ließen die afroamerikanischen Hausbesitzer Paul und Tenisha Tate-Austin ihr Haus auf 995.000 US-Dollar schätzen, was weit unter den Erwartungen lag. Da sie Vorurteile vermuteten, zogen sie einen anderen Gutachter hinzu, ließen sich jedoch von einem weißen Freund als Eigentümer ausgeben. Dieses Mal hatte das Haus einen Wert von 1,5 Millionen $ — fast 500.000$ mehr.
Das Ehepaar reichte eine Diskriminierungsklage ein und deckte rassistische Vorurteile im Bewertungsprozess auf. Der Fall, bekannt als Klage wegen Rassendiskriminierung in Marin City, verbreitete sich wie ein Lauffeuer und schadete dem Ruf des Gutachters schwer. Diese Geschichte zeigte tiefe Mängel bei traditionellen Immobilienbewertungen auf und löste branchenweite Diskussionen über Vorurteile und Fairness aus.
„Unsere Identität löschen zu müssen, um eine bessere Bewertung zu erhalten, war eine erschütternde Erfahrung“, sagte Tate-Austin in einer Erklärung nach dem Vergleich.
Wie voreingenommen kann die traditionelle Bewertung durch Gutachter werden?
In der US-Hypothekenbranche war Rassendiskriminierung ein wichtiger Faktor, der zu Bewertungsverzerrungen beitrug.
Untersuchungen zeigen, dass Immobilien in Gebieten, in denen überwiegend Minderheiten leben, um 74% häufiger unterbewertet sind als Immobilien in weißen Vierteln.
Selbst in Gebieten mit gemäßigter Minderheitenbevölkerung ist die Wahrscheinlichkeit, dass Häuser unterbewertet sind, um 43% höher. Bei diesen Statistiken handelt es sich um mehr als nur Zahlen in einem Bericht. Große Kreditgeber waren mit den Konsequenzen konfrontiert und zahlten hohe Bußgelder für Kreditgenehmigungen, die auf fehlerhaften Bewertungen beruhten.
Für Hypothekengeber und Gutachter ist dies kein weiteres soziales Problem, sondern ein Geschäftsrisiko, das hart trifft. Jedes Jahr verlieren Hypothekengeber aufgrund falscher Kreditentscheidungen Bußgelder in Millionenhöhe, was zu enormen finanziellen Verlusten führt und dem Ruf des Unternehmens schaden kann. Im Folgenden finden Sie einige Schlagzeilen, die die Hypothekengeber wieder in die Realität zurückversetzt haben.
In den Nachrichten
Wells Fargo stimmt einem Vergleich in Höhe von 50 Mio. € zu
Im Jahr 2016 Wells Fargo wurde mit einer Geldstrafe von 50 Millionen Dollar belegt weil Hausbesitzern bei Immobilienbewertungen nach Hypothekenausfällen zu viel berechnet wird. Das Problem bestand darin, dass Gutachter die Gebühren für diese Bewertungen in die Höhe trieben, was dazu führte, dass den Kreditnehmern mehr als nötig in Rechnung gestellt wurde. Diese Praxis führte nicht nur zu finanziellen Sanktionen, sondern schadete auch dem Vertrauen in ihr Hypothekensystem.
Der in Chicago ansässige Hypothekengeber Townstone Financial wegen angeblicher Rassendiskriminierung führt zu Bußgeldern in Höhe von 105.000 USD
Das U.S. Consumer Financial Protection Bureau hat eine Klage mit einem in Chicago ansässigen Hypothekengeber beigelegt Townstone Financial wegen angeblicher Rassendiskriminierung, was zu einer Geldstrafe von 105.000 USD führte, die an den Opferhilfsfonds gezahlt wurde. Townstone gab die Vorwürfe nicht zu oder bestritt sie nicht und kam aufgrund der stärkeren Rechtsposition der Regierung zu einer Einigung.
54 Millionen US-Dollar werden wegen versteckter Junk-Gebühren berechnet
Die Ocwen Financial Corporation stimmte einer Abrechnung in Höhe von möglicherweise insgesamt bis zu 54 Millionen US-Dollar zur Klärung von Vorwürfen, versteckte „Junk-Gebühren“ im Zusammenhang mit Immobilienbewertungsdienstleistungen erhoben zu haben. In der Klage wurden Ocwen unbekannte Aufschlagsgebühren vorgeworfen, was zu finanziellen Verlusten für Kreditnehmer und rechtliche Konsequenzen für das Unternehmen führte.
Das US-Justizministerium (DOJ) erhebt Anklage gegen Redlining
Das US-Justizministerium (DOJ) und das Consumer Financial Protection Bureau (CFPB) warfen Fairway vor, überwiegend „Redlining“ zu betreiben Schwarze Viertel in Birmingham, Alabama. Redlining beinhaltet die Verweigerung von Krediten oder das Anbieten ungünstigerer Konditionen für Einwohner bestimmter Gebiete aufgrund ihrer rassischen oder ethnischen Zusammensetzung. Fairway erklärte sich bereit, 8 Millionen $ zur Unterstützung von Kreditzuschüssen zu zahlen und weitere 1 Million $ in Gemeinschaftsprogramme zu investieren. Zusätzlich wurde eine zivilrechtliche Strafe in Höhe von 1,9 Millionen $ verhängt.
Holen Sie sich die höchste Genauigkeit bei Immobilienbewertungen
Unabhängig davon, ob Sie eine Bewertungsverwaltungsgesellschaft oder ein Hypothekengeber sind, der interne Bewertungen durchführt, ist es wichtig, eine gut informierte Kreditentscheidung zu treffen. Die Branchenführer haben den Code zur Automatisierung des Bewertungsprozesses bereits geknackt, und das tun sie mit fortschrittlicher Bilderkennungsautomatisierung.
Was ist Bilderkennung?
Bei der Bilderkennung werden Objekte oder Merkmale in einem Bild oder Video identifiziert. Obwohl es einfach klingt, hat sich diese Technologie weit über ihre ursprünglichen Fähigkeiten hinaus weiterentwickelt. Heute kann die Bilderkennung komplexe Bilder verarbeiten, die nicht dem Standard entsprechen, wie z. B. Bilder von Wohnimmobilien, für die es keine festen Vorlagen gibt. Die Unvorhersehbarkeit dieser Bilder erhöht die Komplexität, doch fortschrittliche Technologie gewährleistet jetzt hochpräzise Ergebnisse.
Als Teilbereich von Computer Vision identifiziert und interpretiert die Bilderkennung Objekte, Merkmale und Muster in Bildern. Es nutzt Deep-Learning-Modelle, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs), um visuelle Daten zu analysieren und datengestützte Entscheidungen auf der Grundlage des Inhalts zu treffen. Diese Technologie spielt eine entscheidende Rolle in Anwendungen wie Gesichtserkennung, autonomen Fahrzeugen und medizinischer Bildgebung.
Bei Immobilien- und Hypothekenbewertungen wird die Bilderkennung verwendet, um den Immobilienzustand genau zu bewerten. Dies hilft Kreditgebern, fundierte Kreditentscheidungen zu treffen, indem zuverlässige, objektive Immobilienanalysen bereitgestellt werden.
Bilderkennung und intelligente Dokumentenverarbeitung [IDP]
Wenn die Bilderkennung mit Intelligent Document Processing (IDP) kombiniert wird, wird sie zu einem leistungsstarken Tool für die unabhängige Bewertung von Eigenschaftsbedingungen. Der Prozess beginnt damit, Bilder aus den Dokumenten des Gutachters zu klassifizieren und sie nacheinander zu analysieren. Dieser Ansatz erspart Versicherern, Kreditsachbearbeitern und Wirtschaftsprüfern viel Zeit, die sie normalerweise mit der Überprüfung von Bewertungsdokumenten verbringen. Insgesamt rationalisiert er den Prozess der Überprüfung der Bewertungsdokumente und hilft den Teams, ihre Arbeit effizienter zu erledigen.
Arbeitsablauf zur Infrarotbilderkennung für Objektbedingungen
- Injizieren - Die Bewertungsdokumente, bei denen es sich in der Regel um PDFs mit Text und Bildern handelt, werden hochgeladen.
- Maßgeschneidertes Training: Das IDP-Modell von Inffrd Image Recognition wird mithilfe von passenden Agenten mit Eigenschaften trainiert. Dabei werden Empfehlungen verwendet, die auf den Merkmalen angesehener und beliebter Eigenschaften basieren.
- Bildklassifizierung: Das System extrahiert automatisch die Bilder aus den Gutachterformularen und identifiziert dann die Immobilienbilder und klassifiziert die verschiedenen Räume/Elemente innerhalb einer Immobilie.
- Bildverarbeitung: Das System extrahiert automatisch die Tags aus dem Bild, um verschiedene Elemente innerhalb eines Bildes zu identifizieren, z. B. Elektroherd, Kühlschrank, Mixer, Mühle usw. (Küche)
- Analyse des Immobilienzustands: Basierend auf den Elementen, die aus den Bildern extrahiert wurden, bestimmt das System den endgültigen Zustand der einzelnen Räume und/oder die vom Kunden angegebenen benutzerdefinierten Analysen.
- Zuverlässiger, selbstbewusster Score: Passen Sie den Konfidenzwert individuell an, um die Qualität der Extraktion zu bewerten und zu überprüfen, ob die Immobilie die erforderlichen Standards erfüllt.
Priyanka Joy ist Produktautorin bei Infrrd und nähert sich Automatisierungstechnik wie eine neugierige Detektivin. Mit ihrer Liebe zur Recherche und zum Geschichtenerzählen verwandelt sie technische Tiefe in Klarheit. Wenn sie nicht schreibt, vertieft sie sich in Tanz, Theater oder schreibt an ihrer nächsten Erzählung.
Häufig gestellte Fragen
Software zur Überprüfung und Prüfung von Hypotheken ist ein Sammelbegriff für Tools zur Automatisierung und Rationalisierung des Prozesses der Kreditbewertung. Es hilft Finanzinstituten dabei, die Qualität, die Einhaltung der Vorschriften und das Risiko von Krediten zu beurteilen, indem sie Kreditdaten, Dokumente und Kreditnehmerinformationen analysiert. Diese Software stellt sicher, dass Kredite den regulatorischen Standards entsprechen, reduziert das Fehlerrisiko und beschleunigt den Überprüfungsprozess, wodurch er effizienter und genauer wird.
Eine QC-Checkliste vor der Finanzierung besteht aus einer Reihe von Richtlinien und Kriterien, anhand derer die Richtigkeit, Einhaltung und Vollständigkeit eines Hypothekendarlehens überprüft und verifiziert werden, bevor Mittel ausgezahlt werden. Sie stellt sicher, dass das Darlehen den regulatorischen Anforderungen und internen Standards entspricht, wodurch das Risiko von Fehlern und Betrug verringert wird.
KI verwendet Mustererkennung und Natural Language Processing (NLP), um Dokumente genauer zu klassifizieren, selbst bei unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten.
Ja, IDP kann Dokumenten-Workflows vollständig automatisieren, vom Scannen über die Datenextraktion und Validierung bis hin zur Integration mit anderen Geschäftssystemen.
Eine QC-Checkliste vor der Finanzierung ist hilfreich, da sie sicherstellt, dass ein Hypothekendarlehen vor der Finanzierung alle regulatorischen und internen Anforderungen erfüllt. Das frühzeitige Erkennen von Fehlern, Inkonsistenzen oder Compliance-Problemen reduziert das Risiko von Kreditmängeln, Betrug und potenziellen rechtlichen Problemen. Dieser proaktive Ansatz verbessert die Kreditqualität, minimiert kostspielige Verzögerungen und stärkt das Vertrauen der Anleger.
Wählen Sie eine Software, die fortschrittliche Automatisierungstechnologie für effiziente Audits, leistungsstarke Compliance-Funktionen, anpassbare Audit-Trails und Berichte in Echtzeit bietet. Stellen Sie sicher, dass sie sich gut in Ihre vorhandenen Systeme integrieren lässt und Skalierbarkeit, zuverlässigen Kundensupport und positive Nutzerbewertungen bietet.
