Die meisten Hypothekenexperten haben entweder mit der Einführung künstlicher Intelligenz (KI) begonnen oder wissen zumindest, wie sie eingesetzt werden kann, um den Kreditvergabeprozess effizienter zu gestalten.
Während es einige Zeit dauern wird, KI in der Hypothekenbranche vollständig zu implementieren, ist der praktischste Einsatz von KI im Hypothekenprozess die Dokumenten- und Datenpunkterkennung – oder das Finden von Daten und das Herausfinden der Daten, so eine neue Studie Stratmor Bericht über die Potenziale und Grenzen von KI.
„Sobald die Daten identifiziert sind, kann das System eine Reihe automatischer Vergleichsprüfungen oder -regeln durchführen.“ Jennifer FortierDirektor bei Stratmor, sagte.
Automatisierte Vergleichsprüfungen können helfen, eines der größten Probleme im Hypothekenbanking zu lösen: mangelndes Vertrauen in die von Kreditnehmern und Kreditgebern bereitgestellten Daten.
„Wir verbringen eine Menge Zeit und Geld damit, Beweise, die normalerweise in Form von Bildern bereitgestellt werden, in Daten umzuwandeln, die wir verwenden können, und geben das alles dann an die nächste Person weiter, die den Daten ebenfalls nicht vertraut.“ Garth GrahamSenior Partner bei STRATMOR, sagte.
Letztendlich verpackt der Kreditgeber den Kredit, um ihn an einen Investor zu verkaufen, der keinen der Daten in der Datei vertraut, und der Prozess beginnt von vorne, bemerkte Graham.
Wenn KI für alle Parteien – einschließlich Kreditgeber, Kreditnehmer und Investor – bestätigen kann, dass die Daten korrekt sind, werden laut Graham die Kosten für die Kreditvergabe sinken.
Die durchschnittlichen Kosten für die Kreditvergabe stiegen im ersten Quartal 2023 aufgrund eines weiteren Rückgangs des Kreditvergabevolumens auf ein Rekordhoch von 13.171 US-Dollar, so die Studie Verband der Hypothekenbanken (MBA).
Zu den weiteren Bereichen, in denen KI für Kreditgeber von Vorteil sein kann, gehören die Steigerung der Konversionsraten, die Verbesserung des automatisierten Underwriting-Prozesses, die Erkennung von Betrug und die Bereitstellung eines personalisierten Kundenerlebnisses, heißt es in dem Bericht.
„KI sollte kurzfristig bei der Bewältigung der banalsten Aufgaben, die kostengünstigeren Ressourcen innerhalb von Kreditorganisationen zugewiesen werden, leistungsstark sein, insbesondere bei Arbeiten, die einem sehr vorhersehbaren Muster folgen“, sagte Brett McCracken, Senior Advisor bei Stratmor.
Doch wenn es um die Frage geht, wann mehr Kreditgeber die KI-Implementierung übernehmen werden, müssen Hürden überwunden werden. Datenqualität, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Modellverzerrung, mangelnde KI-Kenntnisse und potenzielle Bedenken hinsichtlich der Arbeitsplatzverlagerung sind Hindernisse für die Einführung von KI-Technologie.
Zusätzlich zu den potenziellen rechtlichen und ethischen Herausforderungen müssen Kreditgeber prüfen, wie der Arbeitsablauf geändert werden sollte, um den Nutzen der KI-Lösung vollständig zu optimieren. Kreditgeber benötigen außerdem eine Führung, die versteht, was KI kann und was nicht – und jemanden in der Werkstatt des Kreditgebers zu haben, der die eingesetzte KI versteht, um sie zu überwachen und zu verwalten.
„Ich denke, dass KI irgendwann die meisten Aufgaben bei Hypothekendarlehen ersetzen kann, mit denen Nicht-Kreditnehmer konfrontiert sind. Wenn KI mehr tun kann, um menschliches Denken zu simulieren und Fragen intelligent zu bewerten, die nicht so einfach sind wie „Bestanden oder nicht bestanden“, werden wir einen Wendepunkt in der KI erreicht haben“, sagte Jennifer Fortier, Leiterin von Startmor.