Auswirkungen von KI auf Kreditvergabe und Kreditmanagement

Künstliche Intelligenz verändert die Kredit- und Kreditverwaltungsbranche in der sich entwickelnden digitalen Welt von heute. Der Kreditgenehmigungsprozess, der einst zeitaufwändig war, wurde mit höchster Genauigkeit auf 60 Sekunden reduziert.

Um Kreditmuster zu untersuchen, setzen Finanzinstitute künstliche Intelligenz (KI) ein, maschinelles Lernen (ML)und Natural Language Processing (NLP), um das Risiko von Zahlungsausfällen zu verringern. Kreditsachbearbeiter sind aufgrund dieses datengestützten Ansatzes besser in der Lage, Bankbetrug zu erkennen, wodurch weniger Intuition bei der Entscheidungsfindung erforderlich ist.

Lassen Sie uns untersuchen, wie künstliche Intelligenz und Kreditmanagement perfekt aufeinander abgestimmt sind.

Verbesserung der Kreditgenehmigung mit KI

Die Integration von KI in die Kreditverwaltungsverfahren ist heute für Finanzorganisationen unerlässlich, die ihre Entscheidungsfindung optimieren und ihre Abläufe rationalisieren möchten. Dazu gehören Bonitätsprüfung, Kreditgenehmigung, Betrugserkennung und Inkassomanagement, insbesondere in der Kreditbranche.

• KI-gestütztes Kredit-Scoring

Vor dem Aufkommen der KI war die Bonität häufig ein strenges, begrenztes Verfahren. Herkömmliche Ansätze stützen sich in der Regel größtenteils auf einige wenige Zahlen: Bonität, Zahlungsbelege, Höhe der ausstehenden Schulden und Dauer der Kredithistorie. Bei diesen Messungen werden gelegentlich das allgemeine finanzielle Verhalten und die Aussichten eines Kreditnehmers ignoriert, einschließlich der Zahlungshistorie und unkonventioneller Einnahmequellen.

Künstliche Intelligenz (KI) hat die Kreditbewertung erheblich verändert, indem sie die Untersuchung verschiedener Datenpunkte ermöglicht, darunter auch andere Faktoren wie das Verhältnis von Schulden zu Einkommen und Ausgabenmuster; Kreditentscheidungen innerhalb von Minuten durch Analyse großer Datensätze; Vorhersage der Zuverlässigkeit von Kreditnehmern mit einer Genauigkeit von bis zu 99%; und unter anderem bietet sie einen gründlicheren Überblick über alternative Datenquellen wie Mieten, Nebenkosten und Ausgabenmuster von Girokonten und Sparkonten.

• Kreditgenehmigung mit KI

In der Vergangenheit dauerte das Genehmigungsverfahren Tage bis Wochen, bis ein Darlehen genehmigt wurde. Mit viel Papierkram und einer Menge manueller Datenüberprüfungen waren die Qualifizierungszeiten lang, menschliche Fehler wurden gemacht und die Kunden waren frustriert.

KI bei der Kreditvergabe kann genauere Risikoeinschätzungen anbieten, die Kreditgebern helfen, fundiertere Kreditentscheidungen zu treffen. Das Bewerbungsprozess wird durch Automatisierung beschleunigt, wodurch auch der Bedarf an menschlichem Eingreifen verringert wird. Die Integrität des Kreditvergabeprozesses wird durch die Fähigkeit der KI gewährleistet, Betrug durch Musteranalysen zu identifizieren. KI-gestützte Software für die Dokumentenverarbeitung sammelt präzise Daten aus den entsprechenden Dokumenten in großem Maßstab. Anträge werden zur Genehmigung an die zuständigen Abteilungen weitergeleitet. Außerdem wird die Legitimität der eingereichten Dokumente überprüft. Die Fristen für die Genehmigung von AI-Krediten werden verkürzt und die Kundenzufriedenheit erhöht.

• Förderung der Erkennung von Betrug bei Kreditanträgen auf KI-Basis

Künstliche Intelligenz in Kreditanträgen wird zur Bekämpfung von Betrug eingesetzt, da die Finanzsysteme immer komplexer werden. Laut einer aktuellen Umfrage erlebt eine durchschnittliche amerikanische Bank jährlich über 24.000 Betrugsangriffe. Lassen Sie uns untersuchen, wie KI bei der Kreditvergabe gewissenhaft versucht, ein sicheres Kreditumfeld für Banken und ihre Kunden zu gewährleisten.

Fraud Score, Fraud Investigation, Purchase Profiles und Know Your Customer (KYC) sind die vier Lösungen, die KI-Kredite zur Betrugserkennung einsetzt.

• Betrugs-Score

Betrugsbewertungen werden von Kreditgebern verwendet, um die Legitimität einer Transaktion zu beurteilen. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und maschinelles Lernen (ML) verarbeiten Daten wie historische Transaktionen, Betrugsvorfälle und vom Kreditgeber definierte Risikoparameter, um den Betrugs-Score zu ermitteln. Der Schweregrad der Betrugsrate der aktuellen Transaktion bestimmt, ob sie überprüft oder storniert werden muss.

• Untersuchung von Betrug

Die KI-Kreditplattform spielt eine wichtige Rolle bei der Betrugserkennung, da sie eine umfassendere Untersuchung verdächtiger Aktivitäten ermöglicht und Anomalien automatisch erkennt. Stellen wir uns zum Beispiel vor, dass eine Kreditorganisation täglich eine große Anzahl von Kreditanträgen erhält. Wenn die KI-Kreditplattform eine dieser Warnungen erkennt, können die Ermittler mit einer genaueren und effizienteren Untersuchung rechnen. Stellt die KI beispielsweise fest, dass mehrere Anträge mit derselben ID eingereicht werden, werden die Ermittler dadurch nicht nur alarmiert, sondern die KI bei der Kreditvergabe liefert ihnen auch detaillierte Informationen und den Kontext.

• Profile kaufen

Finanzinstitute können Transaktionen überwachen und Kunden in unterschiedliche Profile einteilen, indem sie die Fähigkeit des Systems nutzen, zahlreiche Käuferprofile zu erstellen, die auf einem Verständnis des Nutzerverhaltens basieren.

• KYC-Prozess (Know Your Customer)

Kreditgeber überprüfen die Identität, das Einkommen und die Kredithistorie des Antragstellers im Rahmen des Know Your Customer (KYC) -Prozesses manuell. Durch die Verwendung größerer Datensätze hat KI eine dynamischere Transaktionsüberwachung ermöglicht, die Überprüfung von Dokumenten beschleunigt und detailliertere Bewertungen von Einkommen und Kreditwürdigkeit vorgenommen. KI-Hypothekendarlehen können jetzt das Onboarding von Kunden effizienter verwalten und bessere Kreditentscheidungen treffen. Dies erleichtert nicht nur den Kreditnehmern das Kreditverfahren, sondern gewährleistet auch die Einhaltung der sich ständig ändernden Branchenanforderungen.

• Künstliche Intelligenz transformiert das Sammlungsmanagement

In der Vergangenheit war die Verwaltung von Inkasso im Kredit- und Finanzsektor ein arbeitsintensives, langsames und zeitaufwändiges Verfahren. Das Auffinden und Priorisieren überfälliger Konten war für Inkassoteams, die überfällige Konten verwalteten, eine zeitaufwändige Aufgabe. Aufgrund der Kreditgenehmigungen durch KI ist der Inkassoprozess jetzt jedoch weitaus effektiver. Dazu gehört das schnelle Auffinden überfälliger Konten auf der Grundlage des ausstehenden Gesamtbetrags, der Überfälligkeitsdauer des Kontos und der Rückzahlungshistorie. Das bedeutet, dass die Konten, bei denen die Wahrscheinlichkeit eines Zahlungsausfalls am größten ist, zuerst gefunden werden. KI steigert die Effizienz durch Analysen in Echtzeit, die Wiederherstellungen, Reaktionszeiten und Kundenfeedback überwachen. Sie können historische Daten untersuchen, um die effizienteste Wiederherstellungsstrategie zu ermitteln, indem Sie mehr datengestützte Erfassungstechniken einsetzen. Anstatt generische Erinnerungen zu versenden, können Kreditgeber personalisierte Nachrichten mit flexiblen Zahlungsoptionen senden, die einfühlsam und kundenfreundlich sind.

Die Auswirkungen von KI auf Kreditmanagement und Kreditvergabe

Mehrere revolutionäre Auswirkungen werden deutlich, wenn man sich eingehender mit künstlicher Intelligenz in der Kreditvergabe und Kreditverwaltung befasst. Die Kreditvergabe durch künstliche Intelligenz (KI) hat Möglichkeiten für Geschwindigkeit und Genauigkeit eröffnet, die zuvor undenkbar waren und weit über die Grenzen herkömmlicher Methoden hinausgehen.

1. Erzielen Sie mit KI Genauigkeitsraten von fast 99%

Nach dem Übergang von der menschlichen Datenverarbeitung zum Einsatz von KI bei der Kreditvergabe ist die Genauigkeit um 99% gestiegen.

Wie hat künstliche Intelligenz (KI) die Präzision der Kreditvergabe und des Kreditmanagements so stark verbessert?

Umgang mit Daten: Die Genauigkeit der Bonität und der Kreditgenehmigung einer Person war früher aufgrund menschlicher Fehler bei der manuellen Datenverwaltung gefährdet. Künstliche Intelligenz wickelt dieses Verfahren heute automatisch und mit minimalen Fehlern ab und verwaltet enorme Datenmengen sorgfältig. KI-Kreditplattformen können menschliche Eingaben sparen, indem sie relevante Daten aus digitalen Dokumenten extrahieren, z. B. das erklärte Einkommen eines Kreditnehmers, und sie mit Beschäftigungsinformationen oder Steuerunterlagen abgleichen.

Prädiktive Analytik: Die Anwendung komplexer Algorithmen auf KI-Hypothekendarlehen ermöglicht eine prädiktive Analyse, die dazu beiträgt, genauere Prognosen über zukünftige Muster und Ergebnisse zu erstellen. Mit hoher Genauigkeit kann KI Kreditrisiken und Kreditannahmeraten identifizieren. Künstliche Intelligenz kann beispielsweise anhand der Kredithistorie des Kreditnehmers die Wahrscheinlichkeit eines Anstiegs der Verschuldung und Zahlungsausfälle vorhersagen.

Kontinuierliches Lernen: Im Gegensatz zu statischen Systemen ist KI in der Lage, kontinuierlich zu lernen. Je mehr Daten eingehen, desto besser wird die Fähigkeit der Systeme, diese vorherzusagen und auszuwerten. Rückzahlungshistorien und Wirtschaftsdaten können in das Modell integriert werden, um die Fähigkeit des Modells zu verbessern, Ausfallrisiken vorherzusagen und Kreditoptionen zu empfehlen.

Automatisierte Entscheidungsfindung: Auf der Grundlage vorgegebener Parameter wie Beschäftigungshistorie, Kredithistorie und aktuelles Einkommensniveau können KI-Algorithmen Faktoren wie die Kreditwürdigkeit bestimmen. Durch diese Automatisierung wird die Entscheidungsfindung genauer und konsistenter, wodurch Subjektivität und potenzielle Vorurteile beseitigt werden.

Risikomanagement: Modelle der künstlichen Intelligenz durchsuchen eine große Menge an Lohn- und Beschäftigungsdaten, um mögliche Risiken und Warnsignale zu finden, die ein menschlicher Analyst übersehen könnte. Somit hilft es dabei, fundierte Urteile zu fällen, die sowohl die Risikobereitschaft der Unternehmen als auch die Bedürfnisse der Verbraucher berücksichtigen.

2. Reduzieren Sie die Verarbeitungszeit auf 30-60 Sekunden

Zeit ist für alle sehr wichtig und KI spielt eine entscheidende Rolle, indem sie den Kreditprozess beschleunigt und die Wartezeit auf nur 30 bis 60 Sekunden reduziert. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und Underwriting können Sie den Kreditgenehmigungsprozess wie die Bearbeitung von Anträgen, Kreditanfragen und anderen Dokumenten reduzieren. Fortschrittliche, intelligente Dokumentenverarbeitungssysteme können in Sekundenschnelle präzise Informationen aus einem Jahresabschluss, Kreditantrag oder einem anderen Dokument extrahieren, im Gegensatz zu herkömmlichen Extraktionsverfahren, die Tage oder Wochen und zahlreiche Überprüfungsrunden in Anspruch nehmen.

Herausforderungen der KI bei der Kreditvergabe und der Kreditverwaltung

KI ist in der Lage, den Prozess der Kreditvergabe und des Kreditmanagements zu verbessern, hat aber auch einige Schwierigkeiten. Es gibt zwei große Herausforderungen: Datensicherheit und Datenschutz sowie Vorurteile und Fairness.

• Datenschutz und Sicherheit

Der Schutz der Datensicherheit und des Datenschutzes ist in der Kredit- und Schuldenverwaltungsbranche von entscheidender Bedeutung. Da Finanzinformationen so sensibel sind, müssen sie mit strengen Vorsichtsmaßnahmen geschützt werden. Die Einhaltung von Gesetzen wie der DSGVO, CCPA und GLBA ist für den Schutz der Privatsphäre der Kunden von entscheidender Bedeutung. Die Wahrung der Nützlichkeit von Daten ist wichtig, auch wenn Daten für die Verarbeitung anonymisiert werden. KI-Kreditplattformen erfordern strenge Cybersicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrolle und regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen, da sie besonders anfällig für Cyberangriffe und Datenschutzverletzungen sind.

• Vorurteile und Fairness

Um Fairness bei Kreditgenehmigungsverfahren zu gewährleisten, müssen Vorurteile in den KI-Algorithmen identifiziert und behoben werden. Zur Wahrung der Fairness werden eine Vielzahl von technischen Messgrößen verwendet. So werden beispielsweise die Auswirkungen von Ungleichheit bewertet und ein prognostisches Gleichgewicht angestrebt. Für viele KI-Kreditplattformen kann es schwierig sein, Entscheidungsprozesse zu verstehen, da Offenheit unerlässlich ist, um Vorurteile zu erkennen und zu lösen. Es ist zwar immer noch schwierig, vollständige Fairness zu erreichen, aber laufende Initiativen wie regelmäßige Prüfungen von Vorurteilen, algorithmische Änderungen und Datenvorbehandlung sind entscheidend, um Vorurteile abzuschwächen.

Fortschrittliche KI für Kreditvergabe und Kreditmanagement: Ein verantwortungsvoller Ansatz mit Infrarot

Technologie und Finanzen interagieren immer mehr, und künstliche Intelligenz (KI) wird sowohl zu einem interessanten Thema als auch zu einer Quelle der Hoffnung. Mit ihrem enormen Potenzial zur Verbesserung von Geschwindigkeit, Genauigkeit und Effizienz kann sie die Kreditvergabe und das Kreditmanagement völlig verändern. Es birgt aber auch ebenso wichtige Hindernisse, was die Notwendigkeit eines verantwortungsvollen und ausgewogenen Ansatzes unterstreicht.

Wir von Infrrd bieten eine Lösung zur Verbesserung Ihrer Kreditvergabeverfahren. Unsere Software wurde entwickelt, um die Bemühungen zur Betrugserkennung zu verstärken, die Genauigkeit der Kreditwürdigkeit zu verbessern und die Kreditabwicklung zu beschleunigen. Sie können Ihre Kreditgeschäfte mit transformieren Infrarot und sichern Sie sich Ihren Wettbewerbsvorteil in den sich ständig weiterentwickelnden Finanz- und Technologiesektoren.

• Um sensible finanzielle und persönliche Daten bei der Kreditvergabe und Kreditverwaltung zu schützen, verwendet Infrrd modernste Verschlüsselungstechniken. Dies gewährleistet den Datenschutz bei der Verarbeitung, dem Transport und der Speicherung.
• Infrrd befolgt strenge Datenverarbeitungsverfahren und regelmäßige Audits, um die Einhaltung der Datenschutzgesetze wie der DSGVO und SOC2 sicherzustellen.
• Infrrd anonymisiert Daten vor der Verarbeitung, um ihre Nützlichkeit zu wahren und die Privatsphäre der Kunden zu schützen. Diese Methode ermöglicht es Infrrd, Daten effizient zu analysieren und gleichzeitig die Privatsphäre bestimmter Kunden zu schützen.

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