Lindsley Harris з Consolidated Analytics пояснює, як адаптивна автоматизація може прискорити процес заповнення форми 1003, виявляти проблеми на ранніх стадіях та підтримувати робочі процеси іпотечного кредитування від первинного оформлення до обслуговування.
Іпотечні кредитори мають безліч процесів, які вони хотіли б автоматизувати, але складність полягає в тому, щоб зробити це без примусового припасування операцій, побудованих навколо різних продуктів, моделей персоналу та технологічних стеків, до універсального робочого процесу.
Оскільки кредитори прагнуть зменшити ручну перевірку документів, виявляти проблеми раніше та проводити кредити через життєвий цикл з меншою кількістю передач, адаптивний інтелект іпотечних документів може допомогти створити чистіший шлях від заявки до обслуговування.
Lindsley Harris з Consolidated Analytics обговорює, як автоматизація може прискорити процес 1003, виявити розбіжності перед андеррайтингом та поширитися на контроль якості, закриття та обслуговування без необхідності для кредиторів замінювати існуючі системи.
Автоматизація повинна відповідати кредитору, а не навпаки
HousingWire: Операційна діяльність кожного кредитора працює дещо по-різному. Як це формує ваше бачення автоматизації іпотечного кредитування?
Lindsley Harris: Кожен кредитор структурує свою діяльність по-різному, залежно від того, чи є він незалежним іпотечним банком, кредитною спілкою чи банком з іпотечним підрозділом. Для мене справжнє визначення автоматизації полягає у створенні чогось достатньо адаптивного, щоб працювати з тим, що кредитор вже має, і з тим, що вже працює.
Вона також повинна враховувати різні кредитні продукти та дозволяти кредиторам автоматизувати конкретні частини свого робочого процесу, де їм найбільше потрібна допомога.
Перенесення валідації документів на початок процесу 1003
HW: Розкажіть про автоматизацію 1003. Як це виглядає для позичальників та кредиторів?
LH: Процес автоматизації 1003 є досить унікальним. Наразі на ринку не так багато продуктів, і вам потрібні кілька варіацій 1003 протягом усього процесу первинного оформлення. Агрегування необхідних документів позичальника займає багато часу та уваги позичальника.
Типова форма 1003 містить від 200 до 300 можливих полів залежно від складності профілю позичальника. Наразі всі ці поля заповнюються вручну брокером у CRM, кредитним фахівцем у LOS або позичальником через мобільний/веб-додаток під час онлайн-заявки.
Оскільки значення для цих полів надходять з різних документів, їх заповнення займає кілька годин, іноді навіть днів, а також вимагає роз’яснень та допомоги через комунікацію між позичальником та кредитним фахівцем або брокером.
Наша система аналізу іпотечних документів перевіряє документи під час їх завантаження. Якщо позичальник випадково надає застарілу податкову виписку, наприклад, система може негайно позначити її, замість того, щоб дозволити їй залишатися до перегляду файлу кредитним фахівцем. Тоді позичальник може швидше завантажити правильний документ.
Замість того, щоб витрачати два-три дні на ручне створення 1003, ми можемо зробити це за 15 хвилин.
HW: Що може виявити валідація під час попереднього схвалення, перш ніж вона стане більшою проблемою?
LH: Багато чого пов’язано із запобіганням шахрайству та верифікацією. Ідея полягає в тому, щоб перенести знання андеррайтингу на ранні стадії життєвого циклу кредиту для кредитних фахівців або брокерів через технології. Ми можемо мати системні перевірки на розбіжності даних у документах, потенційні тривожні сигнали, відсутність даних та документів, додаткові пояснювальні листи, необхідні документи тощо. Це забезпечить чистий файл зі зменшеною кількістю точок контакту та меншою кількістю переробок пізніше в циклі кредитування, оскільки це збільшує вартість первинного оформлення.
Це також дозволяє людям зосередитися на роботі, яка вимагає досвіду та суджень. Багатьох кредитних фахівців сьогодні підтримує один процесор, або команди з контролю якості менші, ніж їм потрібно. Автоматизація іпотечного кредитування може взяти на себе повторювану роботу зі сканування екранів та перегляду тисяч сторінок, тоді як люди залишаються відповідальними за прийняття рішень.
Створення чистішого файлу від андеррайтингу до обслуговування
HW: Як це поширюється за межі первинного оформлення на андеррайтинг, закриття, контроль якості та обслуговування?
LH: Мета полягає в тому, щоб забезпечити API-з’єднання з кожною системою. Ідентифікатор кредиту в системі аналізу документів повинен відповідати ідентифікатору кредиту в LOS, документи повинні бути розташовані в бажаному порядку сортування кредитора, а файл повинен безперебійно надходити до андеррайтингу.
Ви хочете отримати чистий файл, готовий до Mismo, замість того, щоб додавати дні обробки перед андеррайтингом. Ця гнучкість поширюється на контроль якості перед закриттям і після закриття, а також на обслуговування. Різні кредитори мають вузькі місця в різних місцях, тому ми не намагаємося змусити їх використовувати внутрішню систему. Ми хочемо надавати автоматизацію скрізь, де це необхідно, від первинного оформлення до обслуговування.
Збереження людського судження в центрі робочих процесів, керованих ШІ
HW: Зараз багато розмов про шахрайство, згенероване ШІ, в іпотечних документах. Як ви розглядаєте ризик у сфері автоматизації іпотечного кредитування?
LH: Ми підходимо до технологій з точки зору належної обачності та контролю якості, оскільки ми вже переглядаємо завершені пакети кредитів для кредиторів. Якщо хтось і повинен розробляти програмне забезпечення для контролю якості та забезпечення якості, то це ті люди, які вже надають цю послугу кредиторам, які довіряли їм знову і знову.
Наш аналіз іпотечних документів спочатку був розроблений для наших внутрішніх команд. Він щодня читає фактичні завершені кредитні файли, класифікує документи, витягує дані, сортує файли та створює закладки. Потім ми надали цю технологію кредиторам на стороні первинного оформлення. Наші моделі навчаються на реальних кредитних пакетах, а не на синтетичних, що є важливою відмінністю.
У більш широкому сенсі, ШІ повинен допомагати організаціям масштабуватися, не беручи на себе автоматично рішення. Іпотечне кредитування суворо регулюється, і дані позичальника повинні бути захищені. Автоматизація може зменшити ручні помилки та підтримати прийняття рішень, зберігаючи при цьому залученість досвідчених людей там, де потрібне судження.
Додавання автоматизації без заміни LOS або POS
HW: Для кредитора, який розглядає це, як виглядає впровадження? Чи вимагає воно заміни їхньої системи первинного оформлення кредитів (LOS) або системи продажу (POS)?
LH: Абсолютно ні. Ми раді співпрацювати з існуючими платформами LOS та POS через API. Мета полягає в тому, щоб надати LOS якомога чистіші дані, що відповідають стандартам іпотечної галузі. До моменту надходження пакету кредиту до LOS він повинен бути вже структурований, перевірений та готовий до наступного кроку, а не вимагати ще одного раунду ручної підготовки.
Користувацький досвід також повинен бути інтуїтивно зрозумілим. Наприклад, якщо хтось наводить курсор на витягнуту точку даних, він може побачити, де саме ця інформація з’являється у вихідному PDF-файлі. Користувачі також можуть фільтрувати документи за позичальником та типом документа, не проходячи тривале навчання.
HW: Які відгуки ви отримуєте від кредиторів, які впровадили це, щодо часу циклу, персоналу чи досвіду позичальника?
LH: Довіра є важливим фактором. Іпотечні компанії вже мають значну втому від постачальників, тому співпраця з компанією, яку вони знають з належної обачності або інших послуг, може полегшити впровадження. Останнім часом на цей ринок виходить багато нових гравців ШІ; кредиторам потрібні постачальники, які розуміють вимоги іпотечного кредитування, включаючи керівні принципи Fannie та Freddie, Посібник продавця-обслуговуючого, відповідність нормативним вимогам та відповідальність за дані позичальника. Технології повинні працювати в реаліях цієї галузі, а не розглядати іпотеку як загальний випадок використання.
Використання аналізу документів протягом усього життєвого циклу іпотечного кредитування
HW: Куди, на вашу думку, рухатиметься аналіз іпотечних документів далі?
LH: Прийом позичальників на обслуговування є важливим наступним етапом. Прийом нових файлів на обслуговування залишається серйозною перешкодою, і ми бачимо можливість проводити попередні перевірки контролю якості перед надходженням файлів до системи обслуговування.
У ширшому сенсі, можливість полягає в тому, щоб автоматизувати робочі процеси протягом усього життєвого циклу іпотечного кредитування. Це галузь, яку ми добре знаємо, і протягом усього процесу все ще існує значна ручна робота. Наша мета – допомогти автоматизувати ці робочі процеси від початку до кінця.
Дізнайтеся більше про аналіз іпотечних документів та рішення для автоматизації іпотечного кредитування від Consolidated Analytics
Натисніть тут
Пов’язане
- Штучний інтелект
- Consolidated Analytics
- Обслуговування іпотеки
За матеріалами: www.housingwire.com