人工智能将成为抵押贷款行业游戏规则的改变者

据估计，2020年美国国内生产总值(GDP)为22万亿美元。抵押贷款行业通过新的贷款发放为该国的GDP贡献了10%。但是，当前的经济放缓也会对抵押贷款行业产生不利影响。

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毫无疑问，很多组织已经采用人工智能技术，以实现自动化或精确执行任务，并提高收入。人工智能如今已经渗透到人类生活的各个方面，并将在未来得到更广泛的应用。

根据调研机构Gartner公司进行的一项调查，部署了人工智能的组织如今增长到了14%。但从“非人工智能”到“全人工智能”的快速转型浪潮并没有影响抵押贷款行业的发展。

抵押贷款行业的发展压力

自从全球金融危机以来，美国抵押贷款市场发生了巨大变化。尽管银行业仍在持续数十年的整合，但抵押贷款行业却朝着不同的方向发展。

抵押贷款发放市场没有进行合并或整合，反而增加了分散性。随着该行业的发展，参与者必须考虑在创新步伐加快的环境的战略定位和技术进步。

由于有大量要求苛刻且精通技术的借款人、整个价值链对抵押贷款技术的持续兴趣以及技术投资的显著增长，抵押贷款市场发生了很大的变化。

抵押贷款行业正在面临6个关键挑战，这些挑战正给这种模式的转变带来压力。

(1) 缺乏透明度

消费者很难在早期阶段识别出他们所符合的产品，这既阻碍了消费者寻找合适交易的能力，也阻碍了中介机构迅速找到最佳交易的能力。

贷款标准缺乏透明度是导致约30%的消费者错过低价抵押贷款产品的原因之一。提供更多信息的主要方法是使用中介机构可以使用的工具，以尽早确定消费者是否有资格贷款。

(2) 操作压力

在抵押贷款行业，贷款发放过程是漫长而令人沮丧的。抵押贷款行业的典型贷款流程需要大约40%的人工干预工作，平均时间为数周(从开始到结束)。由于交付时间长、频繁取消、收入流失、经纪和客户体验较差以及人工失误较多，导致抵押贷款流程繁琐而漫长。

(3) 认知障碍

承受长期压力的工作人员都可能发生精神疲惫，这使他们感到不知所措，并使其效率低下或无法解决问题。由于抵押贷款过程漫长，许多承销商在人工收集和整理所有文档时面临更大的压力。

(4) 过时数据处理措施

传统基于纸张的人工流程降低了操作效率，并且很难及时接收和捕获相关数据。

(5) 不断升级的复杂性

抵押贷款的复杂性不断升级，而从贷款申请到融资的过程将耗费大量时间。

(6) 自动化功能障碍

缺乏使抵押贷款过程实施自​​动化的工具，这使贷款发放过程变得复杂。

随着挑战和运营压力的增加，很多组织正在积极寻求创新的解决方案。人工智能开发的新技术正在重新定义业务性质。

人工智能的杠杆作用

人工智能已经成为抵押贷款行业的游戏规则改变者。

随着越来越多的抵押贷款机构开始投资创新技术和措施，也了解到这些技术可能永远改变游戏规则。

(1) 技术推动者#1：Capture 2.0

Capture 2.0也称为“智能数据捕获”，是计算机视觉解决方案和机器学习模型的组合，可以帮助借贷方准确地识别和分类更多案例或贷款文件，并从中准确提取更多数据，能够训练机器学习模型来识别并理解海量数据。

智能数据捕获和随后的智能验证可以对作为应用程序一部分提交的文档实现自动化的数据完整性、正确性和一致性检查，从而减少处理时间，并显著缩短交付时间。

(2) 技术推动者#2：对话式人工智能

对话式人工智能为组织提供了消费者级的体验，可以利用可视化和对话(文本和语音)技术来获取见解，这些见解可在论坛和小组之间共享。

交互式的可视和对话用户界面可用于获取见解：

• 仪表板：实时和预测性报告。
• 聊天机器人：带有文本和语音的临时查询。
• 互动和协作的媒体，带有默认的讨论论坛，并与其他交流集成。

(3) 技术推动者#3：机器学习模型

抵押贷款说明、申请声明、工资单、银行对账单和可承受性评估表等资料和文件是丰富的具有价值的信息来源，可以利用这些信息获得有意义的见解。

用于文档处理的人工智能是一种功能强大的工具，可以简化工作流程，最大程度地减少延迟，并减少由人工分类文档引起的错误。

推荐引擎模块可用于基于结构特征(基于布局的文档分类)、文本特征(基于内容的文档分类)或同时基于两者识别和自动分类文档。

它使用户能够自动分类各种特定于抵押贷款的文档，如工资单、银行对账单、法律文档、估价文档、可承受性评估报告、信函等。

这确保了重要信息可以方便地用于智能决策，通过显著缩短交付时间和资金投入时间，消除了人工文档管理中的风险和成本。

这些模型还有助于为贷款处理者填充活动列表。从文档中提取的数据将输入到模型中，这些模型填充了标准的活动列表以便处理工作。这增加了处理的一致性，并显著减少了处理时间。

机器学习算法通过处理混乱的输入提供了高水平的准确性和可靠性。有不同类型的算法可用于文档分类。

超越数字的世界

抵押贷款行业的运营环境需要进行实质性的变革，这些变革的范围超出了数字解决方案。有必要采取更为集中和有目的的方法。

智能数字=数字功能+易于使用的人工智能。智能数字功能是将业务理解与技术创新和人类洞察力结合起来以解决重要业务问题的能力。智能数字平台利用数字连接、云计算和人工智能创建一个相互连接的生态系统。

以下是智能数字模型的关键属性：

• 数据采集和来自多个来源的输入。
• 多种语言的数据提取功能。
• 集成到现有业务流程管理系统中。
• 使用自然语言处理和文本分析进行文档分类。
• 智能自动化和决策。
• 安全可靠的系统，可保护多方利益。
• 文件存储功能。
• 一流的用户体验。

在抵押贷款行业，智能数字模型促成了七项业务转型：

• 实现显著的生产力效益。
• 提高抵押贷款过程的效率。
• 改善关系-借款人、经纪人和同事。
• 认知增强-经过预先训练，能够随着时间的推移进行自我学习。
• 易于实施–与现有技术紧密结合。
• 提高生产力。
• 改善收入。

通过这些业务的智能化和数字化转型，抵押贷款行业正在进入一个尚未被发现但令人兴奋的新领域。

人工智能与抵押贷款行业的未来发展

利用人工智能系统地处理纸质文档的扫描，可以显著地减少对纸质文档和人工验证的依赖，并加快事务处理速度。

此外，能够将案例分类到不同的处理队列中，并为组织远程工作人员和外部合作伙伴保持实时交互，将显著简化操作，并帮助承销商获得以前所未有的认知。

最后，人工智能的可解释性以及报告将会显著改善合规性，保证质量，并为抵押贷款发放发现新的收入来源。