Warum die Berechnung und Überprüfung von Hypothekenerträgen im Jahr 2025 wichtiger denn je ist

Das 10-Milliarden-Dollar-Problem bei Hypothekenprüfungen

Auf den ersten Blick sah alles vielversprechend aus.

Ein junges Paar beantragte eine Hypothek — ein stabiles Einkommen, eine starke Kreditwürdigkeit und eine solide Anzahlung. Wochen vergingen. Dann kam der Anruf, den niemand will: „Ihr Kredit wurde abgelehnt.“

Das Problem? Ihr variables Einkommen — Provisionen und Boni — war falsch berechnet worden. Der Kreditgeber konnte ihre Einnahmen nicht mit Zuversicht verifizieren, und ihr qualifiziertes Einkommen reichte nicht aus. Einfach so ist ihr Traumhaus weggerutscht.

Diese Geschichte mag persönlich klingen. Aber für Kreditgeber ist es schmerzlich vertraut.

Bei Infrarot, wir haben gesehen, wie sich das in Tausenden von Kreditakten abgespielt hat. Fehlkalkulationen beim Einkommen — insbesondere bei Selbstständigen oder Nicht-W2-Kreditnehmern — sind eine der Hauptursachen für Kreditverweigerungen. In der Tat 32% Viele Ablehnungen von Hypotheken hängen mit einkommensbezogenen Problemen zusammen, die häufig auf fehlerhafte oder verzögerte Verfahren zur Einkommensberechnung und -verifizierung zurückzuführen sind.

Die Auswirkungen sind jedoch nicht auf den Kreditnehmer beschränkt.

Für Kreditgeber ist die Einkommensüberprüfung zu einer leiser Abfluss—eine, die die Branche schätzungsweise kostet 10 Milliarden Dollar jährlich bei manueller Verarbeitung, Nacharbeit und Konformitätsfehlern.

Warum ist die Einkommensüberprüfung 2025 wichtiger denn je?

Die Hypothekenbranche befindet sich in einem rasanten Wandel, der mit zunehmender regulatorischer Kontrolle, steigenden Erwartungen der Kreditnehmer und einer Wirtschaft einhergeht, in der Gig-Work, mehrere Einnahmequellen und Selbstständigkeit alltäglicher sind als je zuvor. Herkömmliche Methoden zur Einkommensüberprüfung reichen nicht mehr aus, und die Folgen, wenn man etwas falsch macht, waren noch nie so groß.

• Strengere Compliance-Anforderungen — Vorschriften von Unternehmen wie der CFPB, Fannie Mae und Freddie Mac verlangen präzise, dokumentierte Einkommensschätzungen.
• Komplexere Einkommensstrukturen — Die Zunahme von Selbstständigkeit, Gelegenheitsarbeit und passiven Einkommensströmen macht traditionelle Überprüfungsmethoden ineffizient und ungenau.
• Höhere finanzielle Risiken — Falsche Einkommensschätzungen führen entweder zu unnötigen Ablehnungen von Hypotheken oder zu Genehmigungen für unqualifizierte Kreditnehmer, was beide erhebliche finanzielle Auswirkungen hat.

Die Komplexität der Einkommensberechnung: Warum sie mehr als nur eine Gehaltsabrechnung ist

Bei der Vergabe von Hypotheken ging es immer um eine grundlegende Frage: Kann sich der Kreditnehmer diesen Kredit leisten? Das klingt einfach — überprüfen Sie einfach das Gehalt des Antragstellers und genehmigen oder lehnen Sie das Darlehen auf der Grundlage des Erschwinglichkeitsverhältnisses ab, oder? Nicht einmal annähernd.

Kreditgeber müssen nicht nur wissen, wie viel ein Kreditnehmer verdient, sie müssen auch feststellen, welcher Teil dieses Einkommens stabil, wiederkehrend und rechtlich überprüfbar ist. Und hier wird es chaotisch. Für traditionelle Angestellte mit W-2 und vorhersehbaren Gehaltsschecks ist das Verfahren relativ einfach. Für alle, die eine unkonventionelle Einkommensstruktur haben, wird der Prozess jedoch erheblich komplexer, was zu Verzögerungen, Fehlern und Frustration der Kreditnehmer führt.

Die Kosten einer ineffizienten Einkommensüberprüfung

Die manuelle Überprüfung der Einkommensüberprüfung ist nicht nur zeitaufwändig, sondern auch teuer. Kreditgebern entstehen Kosten im Zusammenhang mit:

• Einstellung und Schulung von Mitarbeitern: Für die Überprüfung von Steuerdokumenten, Gehaltsabrechnungen und anderen Einkommensnachweisen ist spezialisiertes Personal erforderlich. Aufgrund der Notwendigkeit einer sorgfältigen Prüfung müssen Kreditgeber viel in die Einstellung und Schulung von Mitarbeitern investieren, die diese Aufgaben bewältigen können.
• Verzögerungen bei der Bearbeitung: Manuelle Prozesse führen häufig zu Engpässen, was zu längeren Kreditbearbeitungszeiten führt. Diese Verzögerungen können die Betriebskosten erhöhen und die Kreditnehmer frustrieren, was möglicherweise zu Geschäftsverlusten führen kann, da Antragsteller nach schnelleren Alternativen suchen.
• Compliance-Risiken: Eine ungenaue Einkommensüberprüfung kann zur Nichteinhaltung der regulatorischen Standards führen und Kreditgeber mit Bußgeldern, Klagen und Reputationsschäden rechnen. Die Sicherstellung der Einhaltung der Vorschriften durch manuelle Kontrollen ist sowohl arbeitsintensiv als auch anfällig für menschliche Fehler.

Diese Ineffizienzen tragen zu erheblichen finanziellen Verlusten bei. So meldeten beispielsweise unabhängige Hypothekenbanken und Hypothekentochter für jedes Darlehen, das sie im dritten Quartal 2023 vergeben hatten, einen Nettoverlust vor Steuern von 1.015 USD. Das ist ein Anstieg gegenüber dem gemeldeten Verlust von 534$ pro Darlehen im zweiten Quartal 2023. 

Darüber hinaus erhöht das Risiko, dass Einkommen falsch dargestellt werden, eine weitere Ebene der Komplexität. Laut Überblick über Hypothekenbetrug von Core Logic für das vierte Quartal 2023, es gibt einen zunehmenden Trend, bei dem Kreditnehmer ihr Einkommen erhöhen, indem sie von einer selbständigen Tätigkeit zu einer neuen, lohnabhängigen Beschäftigung übergehen, was bei Hypothekenanträgen die Alarmglocken hisst.

Branchenberichten zufolge summieren sich diese Ineffizienzen zu unnötigen Ausgaben in Milliardenhöhe, was die Gewinnmargen in einer ohnehin wettbewerbsintensiven Hypothekenlandschaft weiter schmälert.

Wie transformiert KI die Einkommensberechnung und -verifizierung?

KI-gestützte Hypothekenprüfungen verändern die Art und Weise, wie Einnahmen verifiziert, berechnet und validiert werden. Moderne KI-gestützte Lösungen Angebot:

• Automatisierte Datenextraktion — KI scannt und extrahiert sofort relevante Daten aus Gehaltsabrechnungen, Steuererklärungen und Kontoauszügen.
• Überprüfung in Echtzeit — Einkommensaufzeichnungen werden mit Datenbanken von Drittanbietern abgeglichen, um die Authentizität sicherzustellen.
• Durchsetzung der Einhaltung von Vorschriften — KI stellt sicher, dass die Berechnungen automatisch den Vorschriften von Fannie Mae, Freddie Mac und CFPB entsprechen.
• Schnellere Bearbeitungszeiten — Kreditnehmer müssen nicht mehr wochenlang auf die Einkommensüberprüfung warten, was die Genehmigungszeiten erheblich verkürzt.

Mit KI Wohneigentum inklusiver machen

Herkömmliche Methoden zur Einkommensüberprüfung schließen häufig Kreditnehmer aus, die nicht dem Standard-W-2-Mitarbeitermodell entsprechen. Die KI-gestützte Einkommensüberprüfung ist umfassender und ermöglicht es Kreditgebern, Folgendes fair zu beurteilen:

• Selbstständige Kreditnehmer — KI extrahiert wichtige Daten aus Steuererklärungen und Kontoauszügen, um die Konsistenz der Einnahmen zu überprüfen.
• Gig-Worker und unabhängige Auftragnehmer — KI aggregiert die Einnahmen mehrerer Plattformen, um die Einkommensstabilität zu beurteilen.
• In der Kommission ansässige Fachkräfte — KI verwendet historische Einkommenstrends und prädiktive Analysen, um faire Einschätzungen zu gewährleisten.
• Inhaber mehrerer Stellen — KI validiert sekundäre Einkommensströme ohne unnötige Dokumentationshürden.

Durch die Nutzung der KI-gestützten Einkommensüberprüfung können Kreditgeber den Zugang zu Wohneigentum erweitern und so fairere Kreditentscheidungen für ein breiteres Spektrum von Kreditnehmern ermöglichen.

Hypothekenbetrug stoppen, bevor er beginnt

Einkommensbetrug ist bei Hypothekarkrediten ein zunehmendes Problem, da betrügerische Gehaltsabrechnungen, gefälschte Steuererklärungen und falsch dargestellte Beschäftigungsnachweise immer raffinierter werden. KI-gestützte Tools zur Einkommensüberprüfung helfen dabei, Betrug zu erkennen und zu verhindern, indem sie:

• Identifizierung von Inkonsistenzen in Steuererklärungen, Gehaltsabrechnungen und Beschäftigungsnachweisdokumenten.
• Abgleich von Kreditnehmerdaten mit Datenbanken von Drittanbietern, um die Echtheit zu bestätigen.
• Erkennung verdächtiger Muster, die auf eine mögliche Falschdarstellung oder Betrug mit synthetischer Identität hinweisen.

Durch die Automatisierung der Betrugserkennung minimiert KI die Risiken, die mit ungenauen Einkommensberichten verbunden sind. Dadurch wird das Risiko kostspieliger Kreditausfälle für Kreditgeber reduziert und gleichzeitig die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gewährleistet.

Checkliste für Kreditpakete und Einkommensüberprüfung: Das Rückgrat eines reibungslosen Genehmigungsprozesses

Bei einer Kreditgenehmigung geht es nicht nur darum, das Einkommen eines Kreditnehmers zu beurteilen, sondern auch darum, die finanzielle Stabilität, Konsistenz und Einhaltung der versicherungstechnischen Richtlinien nachzuweisen. Kreditgeber verlassen sich auf ein gut strukturiertes Kreditpaket, um sicherzustellen, dass alle Unterlagen vorhanden sind. Fehlender Papierkram, Fehlkalkulationen oder Inkonsistenzen führen jedoch häufig zu Verzögerungen, erhöhen die versicherungstechnischen Schwierigkeiten oder führen sogar zur Ablehnung von Krediten.

Eine umfassende Checkliste für Kreditpakete stellt sicher, dass die Kreditgeber alle erforderlichen Unterlagen im Voraus sammeln, wodurch Fehler reduziert und der Genehmigungsprozess optimiert wird. Folgendes beinhaltet ein typisches Kreditpaket:

1. Identifizierung des Kreditnehmers — Von der Regierung ausgestellter Ausweis, Sozialversicherungsnummer
2. Einkommensüberprüfung
   
   • Festangestellte Mitarbeiter: Gehaltsabrechnungen (letzte 30—60 Tage), W-2-Formulare (letzte 2 Jahre), Steuererklärungen (falls erforderlich)
   • Selbstständige Kreditnehmer: Gewinn- und Verlustrechnungen, Gewerbesteuererklärungen (letzte 2 Jahre), 1099-Formulare, Kontoauszüge (in der Regel die letzten 3—6 Monate)
   • Mieteinnahmen: Mietverträge, Mietlisten, Steuererklärungen mit Mieteinnahmen
   • Andere Einnahmequellen: Sozialversicherungs-, Rentenbescheinigungen, Unterhalt- oder Unterhaltsnachweise (falls zutreffend)
3. Überprüfung der Beschäftigung — Bestätigungsschreiben des Arbeitgebers, Kontaktdaten für die Arbeitgeberbestätigung
4. Kredit- und Schuldenbeurteilung — Kreditauskunft, ausstehende Kreditdetails, Kreditkartenguthaben
5. Unterlagen zu Vermögenswerten und Reserven — Kontoauszüge, Anlagekonten, Pensionskassen
6. Immobilien- und darlehensspezifische Dokumente — Kaufvertrag, Immobilienbewertung, Versicherungsdetails, Eigentumsdokumente
7. Bewertung der Verbindlichkeit gegenüber dem Einkommen (DTI) und der Kreditwürdigkeit — Arbeitsblätter des Kreditgebers zur Berechnung der Rückzahlungsfähigkeit des Kreditnehmers

Jede Kreditart hat ihre eigenen zusätzlichen Anforderungen. Für FHA-Darlehen sind Hypothekenversicherungsprämien und ein Wohnsitznachweis erforderlich, für VA-Darlehen sind eine Zulassungsbescheinigung und Wehrdienstnachweise erforderlich. Jumbo-Kredite erfordern eine umfassende Überprüfung der Vermögenswerte und höhere Reserven. Herkömmliche Kredite sind zwar in der Regel einfacher, erfordern jedoch immer noch eine vollständige Einkommens- und Schuldenprüfung.

Die Komplexität der Erfassung und Überprüfung dieser Dokumente macht die manuelle Verarbeitung ineffizient und anfällig für Verzögerungen. Das Fehlen eines einzigen Dokuments kann dazu führen, dass die gesamte Kreditgenehmigung auf Eis gelegt wird, was sowohl Kreditnehmer als auch Kreditgeber frustriert.

Die Macht der Automatisierung bei der Überprüfung von Kreditpaketen

Durch Hebelwirkung KI-gestützte Dokumentenintelligenz, Kreditgeber können Kreditdokumente automatisch in Echtzeit extrahieren, klassifizieren und validieren. KI-gestützte Lösungen stellen die Einhaltung von Vorschriften sicher, vermeiden manuelle Fehler und beschleunigen Genehmigungen, sodass sich Kreditgeber darauf konzentrieren können, fundierte Kreditentscheidungen zu treffen, anstatt im Papierkram stecken zu bleiben. Ein sorgfältig ausgearbeitetes Kreditpaket ist nicht nur eine verfahrenstechnische Notwendigkeit, sondern auch die Grundlage für schneller, sicherer Kreditvergabeverfahren.

Der Weg in die Zukunft: Warum Kreditgeber 2025 der KI-gestützten Einkommensüberprüfung Priorität einräumen müssen

Jahrzehntelang haben Hypothekengeber mit der Komplexität der Einkommensüberprüfung zu kämpfen. Herkömmliche Methoden — mit manuellen Berechnungen, Dokumentenprüfungen und regulatorischen Hürden — waren nicht nur langsam und fehleranfällig, sondern trugen auch zu steigenden Kosten und Frustration der Kreditnehmer bei. Eine einzige Fehlkalkulation kann den Unterschied zwischen Eigenheimbesitz und Ablehnung ausmachen und einen eigentlich aufregenden Meilenstein in ein entmutigendes Erlebnis verwandeln.

In einer Branche, in der Effizienz, Genauigkeit und Konformität von größter Bedeutung sind, war der Transformationsbedarf noch nie so groß. KI-gestützte Einkommensberechnung von Infrrd steht an vorderster Front dieser Veränderung. Durch die intelligente Dokumentenverarbeitung automatisiert es die Extraktion, Überprüfung und Validierung von Einkommensdaten und stellt so sicher, dass sich Kreditgeber nicht mehr auf zeitaufwändige manuelle Überprüfungen verlassen müssen. Kreditnehmer profitieren von schnelleren Genehmigungen und einem reibungslosen Ablauf, während Kreditgeber ein leistungsstarkes Tool erhalten, das Kosten senkt, Risiken mindert und die betriebliche Effizienz verbessert.

Die Hypothekenbranche steht an einem Scheideweg. Das Festhalten an veralteten Methoden wird nur zu weiteren Ineffizienzen und verpassten Chancen führen. Die Einführung von KI ebnet den Weg für einen intelligenteren, schnelleren und regelkonformeren Kreditvergabeprozess, von dem Kreditgeber, Kreditnehmer und die gesamte Branche profitieren.

Die Frage ist nicht mehr, ob KI Teil des Hypothekenprozesses sein sollte, sondern wie schnell sich Kreditgeber an diese neue Realität anpassen können.

‍