人工智能將成為抵押貸款行業游戲規則的改變者
根據調研機構的估計，由于發生冠狀病毒疫情，2020年全球經濟規模大約縮減3%。一方面失業率正在升高，另一方面很多組織正在裁員或減薪。
據估計，2020年美國國內生產總值(GDP)為22萬億美元。抵押貸款行業通過新的貸款發放為該國的GDP貢獻了10%。但是，當前的經濟放緩也會對抵押貸款行業產生不利影響。
毫無疑問，很多組織已經采用人工智能技術，以實現自動化或精確執行任務，并提高收入。人工智能如今已經滲透到人類生活的各個方面，并將在未來得到更廣泛的應用。
根據調研機構Gartner公司進行的一項調查，部署了人工智能的組織如今增長到了14%。但從“非人工智能”到“全人工智能”的快速轉型浪潮并沒有影響抵押貸款行業的發展。
抵押貸款行業的發展壓力
自從全球金融危機以來，美國抵押貸款市場發生了巨大變化。盡管銀行業仍在持續數十年的整合，但抵押貸款行業卻朝著不同的方向發展。
抵押貸款發放市場沒有進行合并或整合，反而增加了分散性。隨著該行業的發展，參與者必須考慮在創新步伐加快的環境的戰略定位和技術進步。
由于有大量要求苛刻且精通技術的借款人、整個價值鏈對抵押貸款技術的持續興趣以及技術投資的顯著增長，抵押貸款市場發生了很大的變化。
抵押貸款行業正在面臨6個關鍵挑戰，這些挑戰正給這種模式的轉變帶來壓力。
(1) 缺乏透明度
消費者很難在早期階段識別出他們所符合的產品，這既阻礙了消費者尋找合適交易的能力，也阻礙了中介機構迅速找到最佳交易的能力。
貸款標準缺乏透明度是導致約30%的消費者錯過低價抵押貸款產品的原因之一。提供更多信息的主要方法是使用中介機構可以使用的工具，以盡早確定消費者是否有資格貸款。
(2) 操作壓力
在抵押貸款行業，貸款發放過程是漫長而令人沮喪的。抵押貸款行業的典型貸款流程需要大約40%的人工干預工作，平均時間為數周(從開始到結束)。由于交付時間長、頻繁取消、收入流失、經紀和客戶體驗較差以及人工失誤較多，導致抵押貸款流程繁瑣而漫長。
(3) 認知障礙
承受長期壓力的工作人員都可能發生精神疲憊，這使他們感到不知所措，并使其效率低下或無法解決問題。由于抵押貸款過程漫長，許多承銷商在人工收集和整理所有文檔時面臨更大的壓力。
(4) 過時數據處理措施
傳統基于紙張的人工流程降低了操作效率，并且很難及時接收和捕獲相關數據。
(5) 不斷升級的復雜性
抵押貸款的復雜性不斷升級，而從貸款申請到融資的過程將耗費大量時間。
(6) 自動化功能障礙
缺乏使抵押貸款過程實施自動化的工具，這使貸款發放過程變得復雜。
隨著挑戰和運營壓力的增加，很多組織正在積極尋求創新的解決方案。人工智能開發的新技術正在重新定義業務性質。
人工智能的杠桿作用
人工智能已經成為抵押貸款行業的游戲規則改變者。
隨著越來越多的抵押貸款機構開始投資創新技術和措施，也了解到這些技術可能永遠改變游戲規則。
(1) 技術推動者#1：Capture 2.0
Capture 2.0也稱為“智能數據捕獲”，是計算機視覺解決方案和機器學習模型的組合，可以幫助借貸方準確地識別和分類更多案例或貸款文件，并從中準確提取更多數據，能夠訓練機器學習模型來識別并理解海量數據。
智能數據捕獲和隨后的智能驗證可以對作為應用程序一部分提交的文檔實現自動化的數據完整性、正確性和一致性檢查，從而減少處理時間，并顯著縮短交付時間。
(2) 技術推動者#2：對話式人工智能
對話式人工智能為組織提供了消費者級的體驗，可以利用可視化和對話(文本和語音)技術來獲取見解，這些見解可在論壇和小組之間共享。
交互式的可視和對話用戶界面可用于獲取見解：
- 儀表板：實時和預測性報告。
- 聊天機器人：帶有文本和語音的臨時查詢。
- 互動和協作的媒體，帶有默認的討論論壇，并與其他交流集成。
(3) 技術推動者#3：機器學習模型
抵押貸款說明、申請聲明、工資單、銀行對賬單和可承受性評估表等資料和文件是豐富的具有價值的信息來源，可以利用這些信息獲得有意義的見解。
用于文檔處理的人工智能是一種功能強大的工具，可以簡化工作流程，最大程度地減少延遲，并減少由人工分類文檔引起的錯誤。
推薦引擎模塊可用于基于結構特征(基于布局的文檔分類)、文本特征(基于內容的文檔分類)或同時基于兩者識別和自動分類文檔。
它使用戶能夠自動分類各種特定于抵押貸款的文檔，如工資單、銀行對賬單、法律文檔、估價文檔、可承受性評估報告、信函等。
這確保了重要信息可以方便地用于智能決策，通過顯著縮短交付時間和資金投入時間，消除了人工文檔管理中的風險和成本。
這些模型還有助于為貸款處理者填充活動列表。從文檔中提取的數據將輸入到模型中，這些模型填充了標準的活動列表以便處理工作。這增加了處理的一致性，并顯著減少了處理時間。
機器學習算法通過處理混亂的輸入提供了高水平的準確性和可靠性。有不同類型的算法可用于文檔分類。
超越數字的世界
抵押貸款行業的運營環境需要進行實質性的變革，這些變革的范圍超出了數字解決方案。有必要采取更為集中和有目的的方法。
智能數字=數字功能+易于使用的人工智能。智能數字功能是將業務理解與技術創新和人類洞察力結合起來以解決重要業務問題的能力。智能數字平臺利用數字連接、云計算和人工智能創建一個相互連接的生態系統。
以下是智能數字模型的關鍵屬性：
- 數據采集和來自多個來源的輸入。
- 多種語言的數據提取功能。
- 集成到現有業務流程管理系統中。
- 使用自然語言處理和文本分析進行文檔分類。
- 智能自動化和決策。
- 安全可靠的系統，可保護多方利益。
- 文件存儲功能。
- 一流的用戶體驗。
在抵押貸款行業，智能數字模型促成了七項業務轉型：
- 實現顯著的生產力效益。
- 提高抵押貸款過程的效率。
- 改善關系-借款人、經紀人和同事。
- 認知增強-經過預先訓練，能夠隨著時間的推移進行自我學習。
- 易于實施–與現有技術緊密結合。
- 提高生產力。
- 改善收入。
通過這些業務的智能化和數字化轉型，抵押貸款行業正在進入一個尚未被發現但令人興奮的新領域。
人工智能與抵押貸款行業的未來發展
利用人工智能系統地處理紙質文檔的掃描，可以顯著地減少對紙質文檔和人工驗證的依賴，并加快事務處理速度。
此外，能夠將案例分類到不同的處理隊列中，并為組織遠程工作人員和外部合作伙伴保持實時交互，將顯著簡化操作，并幫助承銷商獲得以前所未有的認知。
最后，人工智能的可解釋性以及報告將會顯著改善合規性，保證質量，并為抵押貸款發放發現新的收入來源。
