Kreditgeber, die künstliche Intelligenz (KI) oder maschinelles Lernen (ML) in die Hypothekarkreditlandschaft einführen, wollen betriebliche Effizienz, Fannie Mae‘S Stimmungsumfrage bei Hypothekengebern zeigte.
Die Umfrage ergab, dass die Motivation der Kreditgeber, KI und ML für die betriebliche Effizienz einzusetzen, im Vergleich zu 2018 (42 %), als Fannie Mae eine Umfrage zum gleichen Thema durchführte, deutlich gestiegen ist (73 %).
KI- und ML-Anwendungen für die Hypothekenbranche umfassen unter anderem die Automatisierung und Optimierung manueller Prozesse, die Erkennung von Betrug und das Risikomanagement.
Etwa 22 % der befragten Kreditgeber gaben an, dass sie begonnen haben, KI oder ML in begrenztem Umfang oder versuchsweise einzusetzen, ein Anstieg gegenüber nur 13 % im Jahr 2018.
Zu den am häufigsten empfohlenen KI-Anwendungsideen gehörten Compliance, Underwriting und Immobilienbewertung.
„Die neuesten Ergebnisse zeigen, dass Kreditgeber KI-Anwendungen am meisten schätzen, die dabei helfen könnten, diese Art der Datenverarbeitung zu automatisieren und potenzielle Anomalien zu identifizieren“, sagte Peter Ghavami, Vizepräsident für Modellierung und Datenwissenschaft bei Fannie Mae.
„Angesichts der steigenden Kosten im heutigen Geschäftsumfeld werden KI-Anwendungen zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz von Kreditgebern eindeutig hoch geschätzt und könnten als Ausgangspunkt für Branchenakteure dienen, um eine breitere Akzeptanz zu fördern.“
Zwischen dem 1. und 14. August haben insgesamt 242 Führungskräfte von 219 Kreditinstituten an der Umfrage teilgenommen. Zu den Kreditinstituten gehörten Hypothekenbanken, Einlageninstitute und Kreditgenossenschaften.
Als Kreditgeber gebeten wurden, KI-Anwendungsideen zu empfehlen, die staatlich geförderte Unternehmen (GSEs) für die Hypothekenbranche entwickeln sollten, verwiesen sie auf die Bewertungsautomatisierung, die Einkommens-/Beschäftigungsüberprüfung des Kreditnehmers, den Daten-/Dokumentationsabgleich und die Standardisierung sowie das Compliance-Management.
Bei Kreditgebern, die noch keine KI- oder ML-Technologie eingesetzt haben, blieben die größten Hindernisse für die Einführung im Jahr 2023 dieselben wie im Jahr 2018.
Fannie Mae stellte fest, dass Kreditgeber die Komplexität der Integration in ihre aktuelle Infrastruktur, mangelnde Erfolgsbilanz und hohe Kosten als Hindernisse für die Einführung anführten.
Hypothekenbanken nannten die Integrationskomplexität häufiger als Einlageninstitute als ernsthafte Herausforderung. Auch die Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit und des Datenschutzes haben seit 2018 deutlich zugenommen.
Umfrageergebnisse zeigten auch, dass trotz der zunehmenden Allgegenwärtigkeit von KI und ML die Vertrautheit der Hypothekengeber, der aktuelle Einführungsstatus und die Herausforderungen bei der Einführung dieser Technologien in den letzten fünf Jahren weitgehend unverändert geblieben sind.
Fast zwei Drittel der Kreditgeber (65 %) gaben im Jahr 2023 an, dass sie mit der KI/ML-Technologie vertraut sind, was mit 2018 (63 %) übereinstimmt.
„Mit zunehmender Reife dieser Technologien gehen wir davon aus, dass Menschen und KI/ML ihre jeweiligen Stärken in der Hypothekenbranche ausspielen werden, wobei letztere wahrscheinlich einen größeren Teil der Back-End-Verarbeitung übernehmen werden und erstere weiterhin die dafür erforderlichen Kundenbeziehungen aufbauen und pflegen den Umsatz steigern“, sagte Ghavami.