Schlechte Datenqualität kostet Organisationen durchschnittlich mehr als 15 Millionen Dollar Verlust pro Jahr. Bei der Hypothekenvergabe kann die Verwendung schlechter Daten zu einem unangemessenen Underwriting führen, was zum Verlust guter Kunden, zu einer ineffektiven Risikobewertung oder zur Übernahme weniger wünschenswerter Kunden führen kann. Unter all diesen Umständen können die Einnahmen leicht leiden.
Auch wenn Ihre Prozesse automatisiert sind, ist Ihr Erfolg als profitabler Baufinanzierer nur so gut wie die Daten, die Sie in diese Systeme einspeisen. (Sie sind, was Sie essen, und Roboter sind die Daten, mit denen sie gefüttert werden.) Wenn Sie Maßnahmen ergreifen, um sicherzustellen, dass Ihre Daten sauber und genau sind, können Sie Ihre Hypothekenergebnisse und Ihr Endergebnis verbessern.
Warum Datenqualität wichtig ist
Für die meisten Unternehmen sind Daten eine entscheidende Ressource, und die Hypothekenbranche bildet da keine Ausnahme. Daten sind wichtig, um Ihre Botschaft an die richtigen Personen zu richten, mit Ihren Kunden in Kontakt zu bleiben und effektive Underwriting-Entscheidungen zu treffen.
Beim Underwriting führen fehlerhafte Daten zu unbegründeten Entscheidungen. Beispielsweise könnte eine betrügerische Steuererklärung oder ein geänderter Gehaltszettel die Versicherer dazu veranlassen, eine Hypothek zu genehmigen, die eigentlich zu riskant sein könnte. Wenn Sie in einem anderen Beispiel planen, Ihre Hypothekendarlehen zu bündeln, um sie an eine größere Institution zu verkaufen, können Daten, die unvollständig, ungenau oder nicht in einem Standardformat vorliegen, den Verkauf gefährden oder entwerten.
Daten von schlechter Qualität erfordern auch, dass Underwriter mehr Zeit damit verbringen, die richtigen Informationen und möglicherweise unqualifizierte Interessenten zu suchen. Angesichts des aktuellen Arbeitskräftemangels sowie der Schwankungen der Hypothekenabteilung im Allgemeinen ist die Effizienz Ihrer Mitarbeiter von entscheidender Bedeutung.
Qualitativ hochwertige Daten sind notwendig, um Zeit zu sparen und unnötige Kosten zu vermeiden. Das bedeutet Daten, die sind:
- Vollständig. Die Aufzeichnungen enthalten alle notwendigen Informationen.
- Aktualisiert. Die Daten sind nicht alt oder veraltet.
- Einzigartig. Die Datensätze werden nicht dupliziert und kommen nur einmal in einem Datensatz vor.
- Konsequent formatiert. Die Daten erscheinen in jedem Datensatz in einem Standardformat.
- Genau. Die Daten sind korrekt.
- Rechtzeitig. Die Daten sind verfügbar, wenn sie benötigt werden.
So stellen Sie die Datenqualität sicher
Viele Organisationen verwenden Daten, die nicht von hoher Qualität sind, und viele der Fehler treten auf, wenn die Daten zum ersten Mal erstellt werden. Der zuverlässigste Weg, um sicherzustellen, dass die Daten von hoher Qualität sind, besteht darin, Prozesse zu entwickeln, die die Erstellung genauer, vollständiger Daten zum Zeitpunkt der Aufnahme oder Erstellung fördern. Darüber hinaus ist es für Organisationen, die über einen Prozess zur Nachverfolgung der Datenherkunft verfügen, einfacher, Fehler zu korrigieren.
Denken Sie an alle Daten, auf die Ihre Organisation Zugriff hat. Höchstwahrscheinlich verwenden Sie nur einen kleinen Teil davon regelmäßig. Konzentrieren Sie sich darauf, die Qualität der Daten sicherzustellen, die Sie regelmäßig verwenden, anstatt alle Ihre Daten zu überarbeiten.
Nehmen wir an, ein Hypothekenunternehmen hat Probleme mit der Überprüfung der Antragsunterlagen. In diesem Beispiel sollte sich das Unternehmen auf die Bereinigung der aus den Dokumenten extrahierten Daten konzentrieren. Hier sind zusätzliche Maßnahmen, die das Unternehmen ergreifen kann:
- Informieren Sie die Mitarbeiter darüber, wie sich ungenaue oder unvollständige Daten auf die Kunden und das Endergebnis auswirken.
- Ermutigen Sie die Mitarbeiter, Verantwortung für die Datenqualität zu übernehmen.
- Implementieren Sie ein System, um einen konsistenten Verifizierungsprozess für jeden Bewerber sicherzustellen.
- Verwenden Sie relationale Datenbanken, die extrahierte Daten mit der ursprünglichen unstrukturierten Quelle verknüpfen können; beispielsweise ein Link in der Datenbank zu einer Bilddatei des Dokuments.
Wie Automatisierung helfen kann
Qualitativ hochwertige Daten sind wichtig, damit die Automatisierung gut funktioniert. Gleichzeitig kann die Automatisierung dazu beitragen, die Datenqualität sicherzustellen. Die richtige Automatisierungssoftware extrahiert genaue Daten aus Kreditnehmerdokumenten und überprüft diese Dokumente gleichzeitig auf ihre Richtigkeit. Mit moderner intelligenter Dokumentenverarbeitung (IDP) kann Ihr Unternehmen menschliche Fehler bei der manuellen Dateneingabe vermeiden und Dokumente souverän effizienter und genauer als je zuvor verarbeiten.
Software mit KI-Fähigkeiten kann verdächtige Muster oder veränderte Dokumente und Transaktionen erkennen, was sie zu einer idealen Lösung für die Datenbereinigung macht. Neben der schnellen und genauen Analyse einer beträchtlichen Datenmenge kann KI Versicherern auch dabei helfen, fundierte Entscheidungen über Kredit-Scoring und Risikobewertung zu treffen.
Automatisierung und KI können auch sicherstellen, dass einzigartige oder neue Datenformen genau und standardisiert sind. Beispielsweise interessieren sich viele Kreditgeber zunehmend dafür, Kredite an College-Studenten oder andere zu vergeben, die möglicherweise eine begrenzte Kredithistorie haben. In diesem Fall, KI kann andere Daten messen, die die Kreditwürdigkeit vorhersagen können, wie z. B. mobiler Zahlungsverlauf.
Hochwertige Daten sind Voraussetzung für eine zuverlässige Automatisierung. Aber die besten Automatisierungstools können auch dazu beitragen, die Qualität Ihrer Daten sicherzustellen. Es ist eine Win-Win-Situation.
