모기지 자동화는 프로세스를 간소화하고 가속화하는 데 도움이 되는 고급 기술 솔루션을 통해 대금업자가 대출을 처리하는 방식을 혁신하고 있습니다.
신청서 제출에서 인수 및 자금 조달에 이르기까지 모기지 자동화는 대출 승인과 관련된 단계를 단순화할 수 있습니다.
이 블로그 게시물에서는 모기지 자동화의 이점, 프로세스에서 OCR 기술의 역할, Nanonets가 워크플로우를 간소화하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다.
모기지 자동화란 무엇입니까?
모기지 자동화는 기술을 사용하여 모기지 처리 워크플로를 간소화하여 더 빠르고 효율적으로 만드는 것입니다. 기술을 사용하여 수동 프로세스를 자동화함으로써 대출 기관은 더 적은 시간에 더 적은 오류로 더 낮은 비용으로 더 많은 대출을 처리할 수 있습니다. 많은 대출 기관이 프로세스를 개선하기 위해 새로운 기술 솔루션을 채택하면서 모기지 자동화가 주목을 받고 있습니다.
모기지 자동화 프로세스에는 신청서 제출에서 자금 조달에 이르기까지 여러 단계가 포함됩니다. 관련된 몇 가지 일반적인 단계는 다음과 같습니다.
- 문서 수집 및 확인: 이 단계에서는 차용인의 문서를 수집하고 진위 여부를 확인합니다. 이러한 문서에는 은행 거래 내역서, W2, 급여 명세서 및 세금 신고서가 포함될 수 있습니다. 모기지 자동화는 이러한 문서에서 데이터를 추출하고 확인을 수행하여 수동 개입의 필요성을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 신용 확인: 신용 확인은 차용인의 신용도를 평가하는 데 도움이 되므로 모기지 신청 절차의 필수적인 부분입니다. 자동화된 시스템은 신용 점수와 신용 보고서를 검색하여 대출 기관이 빠르고 정확한 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
- 언더라이팅: 언더라이팅은 대출자의 신용도를 평가하고 위험을 평가하며 대출이 대출 기관의 기준을 충족하는지 확인하는 프로세스입니다. 자동화된 언더라이팅을 통해 시스템은 애플리케이션을 평가하고 위험을 평가하며 신속하고 정확하게 결정을 내릴 수 있습니다.
- 폐회사: 클로징 프로세스에는 최종 문서에 서명하고 자금을 이체하는 과정이 포함됩니다. 자동화는 문서의 정확성을 확인하고 자금 이체를 간소화하여 이 프로세스를 단순화할 수 있습니다.
- 마감 후: 이 단계에는 대출 마감을 위한 모든 조건이 충족되었는지, 대출 자금이 조달되었는지, 필요한 문서가 기록되었는지 확인하는 작업이 포함됩니다. 자동화는 문서와 조건을 자동으로 추적하고 확인하여 오류를 줄이고 효율성을 높임으로써 마감 후 프로세스를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
모기지 자동화의 과제 및 이를 해결하는 방법
레거시 시스템, 통합 부족 및 규정 준수를 포함하여 모기지 자동화와 관련된 몇 가지 문제가 있습니다.
안에 공부 Moody's Analytics가 실시한 조사에 따르면 조사 대상 은행가의 56%는 수동으로 데이터를 수집한 후 고객과 주고받는 것이 모기지 생성 프로세스에서 가장 큰 문제라고 밝혔습니다.
- 레거시 시스템: 여전히 수동 프로세스나 구식 레거시 시스템에 의존하는 모기지 대출 기관은 비효율성, 비용 증가 및 오류 가능성이 높아질 위험이 있습니다. 에 따르면 측량, 레거시 프로세스를 사용하는 시스템의 56%는 데이터 무결성 및 데이터 품질 문제로 인해 의사 결정자가 비즈니스에 중요한 실시간 통찰력을 얻지 못하는 것을 발견했습니다.
- 규제 준수: 모기지 산업은 규제가 엄격하며 규정 준수는 대출 개시 프로세스의 중요한 측면입니다. 규정을 준수하지 않으면 평판이 손상되고 벌금이 부과될 수 있습니다. 이르기까지 수만 달러에서 수백만 달러까지. 이 위험을 낮추는 주요 방법은 모기지 및 대출 개시를 위한 수동 프로세스에 의존하지 않는 것입니다.
이러한 문제를 극복하기 위해 대출 기관은 레거시 시스템과 통합하고 규제 요구 사항을 준수하도록 설계된 최신 기술 솔루션을 채택해야 합니다.
또한 대출 기관은 모기지 산업에 경험이 있고 모기지 자동화와 관련된 고유한 문제를 이해하는 기술 제공업체와 협력해야 합니다.
Nanonets 및 OCR이 모기지 자동화를 지원하는 방법
대출 기관은 OCR과 같은 고급 기술 솔루션과 Nanonets와 같은 AI 기반 플랫폼을 활용하여 수동 프로세스를 자동화하고 오류를 줄이며 모기지 개시 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 이를 통해 대출 처리 시간이 단축되고 데이터 정확도가 향상될 뿐만 아니라 규제 요구 사항을 준수하는 데 도움이 됩니다.
Nanonets는 고급 기계 학습 알고리즘을 사용하여 구조화되지 않은 문서에서 데이터 추출을 자동화하는 AI 기반 OCR 플랫폼입니다.
Nanonets는 문서 처리 및 데이터 추출을 통해 효율성을 개선하기 위해 모기지 생성 및 인수를 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 대출 신청, 급여 명세서, 세금 환급, 은행 명세서, 신용 보고서 등에서 관련 데이터를 읽고 추출할 수 있습니다. 필기 및 서명과 같은 구조화되지 않은 데이터를 포함합니다.
다음은 모기지 자동화에 Nanonets를 사용할 때 얻을 수 있는 몇 가지 이점입니다.
- 더 빠른 대출 처리 시간: 모기지 대출 기관은 Nanonets 및 OCR을 사용하여 대출 문서에서 데이터를 몇 초 만에 추출하고 분석할 수 있는 기술을 사용하여 대출 신청을 보다 신속하게 처리할 수 있습니다. 이는 각 대출을 처리하는 데 걸리는 전체 시간을 줄이고 대출 기관이 더 빠른 처리 시간에 대한 증가하는 요구를 충족하는 데 도움이 됩니다.
- 향상된 데이터 정확도: Nanonets의 고급 기계 학습 알고리즘을 통해 대출 기관은 높은 정확도로 문서에서 데이터를 추출 및 분석하여 오류 위험을 줄이고 수집된 데이터의 품질을 향상할 수 있습니다. 이것은 특히 모기지 산업에서 중요합니다. 작은 오류나 불일치라도 값비싼 벌금, 명성 실추 또는 운영 감소와 같은 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.
- 비용 절감 : Nanonets 및 OCR로 모기지 처리 워크플로를 자동화하면 여러 직원이 반복적인 수동 작업을 수행할 필요가 없기 때문에 수동 노동 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 이를 통해 대출 기관은 수익을 개선하고 비즈니스의 다른 영역에 투자할 수 있습니다.
- 향상된 규정 준수: 모기지 처리는 대출 기관이 따라야 하는 엄격한 지침과 규정이 있는 고도로 규제된 산업입니다. Nanonets의 OCR 기술을 사용함으로써 대출 기관은 문서를 정확하고 일관되게 처리하여 규제 요구 사항을 준수하지 않을 위험을 줄일 수 있습니다. 이를 통해 대금업자는 값비싼 벌금과 벌금을 피하고 업계에서 긍정적인 평판을 유지할 수 있습니다.
결론
모기지 자동화는 프로세스를 간소화하고 육체 노동을 줄이는 데 도움이 되는 기술 솔루션을 통해 대출 기관이 대출을 처리하는 방식을 변화시키고 있습니다. OCR 기술은 문서 처리 및 데이터 추출을 간소화할 수 있으므로 모기지 자동화의 중요한 구성 요소입니다.
Nanonets의 AI 기반 OCR 기술을 통해 대출 기관은 모기지 처리 워크플로의 효율성을 개선하고 비용을 절감하며 정확성을 높이고 규제 요구 사항을 준수할 수 있습니다.
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- 출처: https://nanonets.com/blog/mortgage-automation/
