该GydF4y2Ba金融业GydF4y2Ba是第一个与异常检测技术自动防欺诈采取商业人工智能之间。现在金融机构，包括GydF4y2Ba贷款人GydF4y2Ba，站到受益于自动化后端流程GydF4y2Ba数字化文档GydF4y2Ba和消除手动数据输入。GydF4y2Ba
在抵押贷款，GydF4y2Ba自然语言处理使能GydF4y2Ba搜索和发现应用，也被称为企业搜索和信息提取应用，帮助加快处理和GydF4y2Ba保险业GydF4y2Ba阶段。GydF4y2Ba
但如今大多数贷款人并没有将人工智能用于这些关键功能。根据aGydF4y2Ba2018调查房利美GydF4y2Ba，只有27％的抵押贷款业务曾与AI解决方案的经验。这表明对于希望使用人工智能超越竞争对手捷足先登贷款的机会。GydF4y2Ba
利用这个机会的第一步可能是理解我们所说的GydF4y2BaAI景观机会GydF4y2Ba：地图什么是可能的，什么是特定行业的AI工作。这可能是客点跳跃的抵押贷款机构看，选择他们的第一个AI项目。GydF4y2Ba
尽管集成企业搜索解决方案可能具有挑战性，但从长远来看，贷款人可以通过使用人工智能来提高抵押贷款处理、承销和合规工作流的效率，从而降低成本。但人工智能需要数字数据，在利用人工智能进行搜索和发现之前，放款人需要确保他们想要搜索的数据以数字格式存储。GydF4y2Ba
该文件中的问题抵押贷款行业GydF4y2Ba
虽然大多数贷款人的数字工作流程，抵押贷款行业整体仍与物理文档的大量斗争。安科Conzelmann，铁山产品管理总监，介绍了抵押处理和承销的当前状态：GydF4y2Ba
有时候......在这个过程结束后，你仍然可以获得的一叠纸... .the后端流程很多时候还是涉及字面打印的东西出来，有物理纸张类型的走动的。GydF4y2Ba
这个过程...需要很长的时间。它需要更长的时间比它应该，并且该部分原因是，有大量的人工干预。真的，你想干什么？你试图找出你是否有这一切对作出关于提供有人用贷款决策所需的信息。GydF4y2Ba
为了纠正这种状况，贷款人必须为采用的企业搜索应用数字化文档。然而，等于创造了并不是所有的数字化解决方案。GydF4y2Ba
传统的光学字符识别（OCR）软件经常与数字化精确纸质文档的斗争。有些OCR解决方案具有难以识别低于特定的字体大小和文本与文本格式，如斜体和下划线。GydF4y2Ba
其他产生数字形式的纯文本，而不是填充的文件，迫使贷款人手动复制并粘贴信息转换成数字形式本身。GydF4y2Ba
AI，但是，可以帮助贷款人应对这些挑战。GydF4y2Ba机器视觉GydF4y2Ba软件，一种人工智能，可以“理解”的图像和视频，可以训练，以更好地认识到：GydF4y2Ba
- 不同的字体大小GydF4y2Ba
- 文本格式的差异GydF4y2Ba
- 手写签名GydF4y2Ba
- 的信息的形式内的位置GydF4y2Ba
其结果是，使用机器视觉软件的可能大大减少，并在某些情况下消除了手动复制的需要，并粘贴数据录入。然而，为了谋取AI集成到他们的过程中带来的好处，贷款人将需要确保他们有一个文件数字化的工作流程，使他们能够在纸张文档转换成数字格式。GydF4y2Ba
文件数字化，加快审计要求GydF4y2Ba
贷款人也可以考虑数字化的贷款文件，以加快审核请求。为了满足审计要求的时间内，许多贷款人将需要拉的员工从他们的正常生产工作而去专注于定位所要求的贷款文件。这项工作是非常耗时的，因为请求的文件可能会在不同的位置。GydF4y2Ba
有些人可能会被存储在他们的办公地点，而另一些则可能场外存储。这些数字化文档可以提供贷款给他们更容易获得，因此缩短了贷款人的时间来产生的审计文件，并让他们的员工继续其日常工作。GydF4y2Ba
AI-启用搜索和发现为抵押处理GydF4y2Ba
一旦贷款人进行数字化收到的纸质文件，其贷款处理器和承销商可能仍然很难找到这些文件中的相关信息，而通过他们手动搜索。GydF4y2Ba
他们可能能够更快地阅读并使用基本的搜索功能，但人工智能将允许他们在许多不同的文档中同时搜索特定的概念。启用人工智能的搜索和发现软件允许贷款处理器查找以下信息：GydF4y2Ba
- 借款人的社会保险号码、出生日期和地址GydF4y2Ba
- 税务文件和paystubs内的收入和雇主的证明资料GydF4y2Ba
- 有关保险单据中家庭财产保险的证明GydF4y2Ba
- 银行账户内的可用资金证明GydF4y2Ba
- 支持文件中有关资产和负债的详细信息，包括账号GydF4y2Ba
此外，贷款处理器的任务是确保所有需要的文件是文件和完整的，以及确保类似数据在贷款文件中的所有文件是一致的。因此，在贷款文件中标识缺失或不一致的信息的能力可以减少处理贷款文件所需要的时间。通过引入AI到他们的工作流程，贷款人可以添加质量控制的附加层，总时间可以减少至接近。GydF4y2Ba
例如，贷款处理器可以使用企业搜索应用程序从他们已经在申请过程中提交给贷款人大量文件中提取申请人的名字。名叫詹姆斯在上面写上自己的名字为“吉姆”，或一个人“吉米”。因为申请人的姓名在多个文档出现不同的AI软件或许可以标志一个额外的审查文件。GydF4y2Ba
在全球银行的一位高管告诉Emerj银行使用AI在其客户不同的拼写上的多个文件它们的名称类似的用例。其结果是，银行需要确定文件是从同一客户：GydF4y2Ba
匹配的名字 - 这看起来很简单。作为一个人，我可以看到，如果一个名字拼写[是]错了...但机器可能[不知道，因为它的拼写错误。这就是事情的当前状态。[我们]写一个算法，不可知看起来在两个[文件]，并说“好吧，他们可能是相关的。那些[文件]的话可能会以不同的顺序，有可能是拼写错误，但是......那些[文件]有关系。”GydF4y2Ba
如果没有AI，贷款处理器将需要通过所有这些文件的手动搜索并查明申请人的姓名不匹配，其法律名称或他们的名字拼写错误。取而代之的是，AI可以为贷款处理器做到这一点，他们节省时间，并让他们能够专注于更高价值的任务。GydF4y2Ba
企业搜索软件还可以减少文件手动收集数据时，贷款处理器做出错误的数量。贷款处理器可能会意外地跳过那些失踪的签名的形式。其结果是，该文件可能被由于从而延误审批过程中，遗漏签名承保退还给他们。GydF4y2Ba
人工智能软件可以被训练来自动标记丢失的信息GydF4y2Ba;核查将不再依赖于人的眼睛，这是更容易出错。通过减少手动搜索工作量和人为错误，AI可以减少它需要贷款处理器来执行任务，以及和提高工作精度的时间。GydF4y2Ba
企业搜索符合住房抵押驯顺GydF4y2BaGGydF4y2Ba
搜索按揭文件与CCPA遵守GydF4y2Ba
贷款人可以找到它很难留在遵守数据隐私法规，如果他们不容易接触到所有的文件。2020年一月，GydF4y2Ba加州消费者隐私法GydF4y2Ba（CCPA）开始生效，如果贷款人不符合在收到违反通知的30天内，他们可能面临高达$ 2,500罚款涉及的违规每个记录。GydF4y2Ba
如果违反是故意的，细增加到$ 7,500每个记录。此量数据泄露事件迅速增加。AI - 启用搜索和发现应用帮助贷款人降低这种风险。GydF4y2Ba
在里面GydF4y2Ba银行业GydF4y2Ba，管理人员和解决方案提供商将注意力集中在自动化合规流程的人工智能上。Emerj的研究显示，截至2019年，在银行业人工智能领域，约17%的风险资本是为提供合规解决方案的公司筹集的。这使得在人工智能方面，合规成为银行业资金第二大领域。美国五大银行之一的一位高管告诉艾默杰：GydF4y2Ba
现在一般的行业[了解]有高的价格来支付缺乏依从性。倒带也许十，十五年前，很多的重点将是对大量的创收机会。GydF4y2Ba
但现在的行为的缺点是不符合监管机构是有意义的底线......这着实让继续符合一个主要重点，那里有很多AI的应用，具体而言，NLP，是有意义的。GydF4y2Ba
据Emerj，银行业高管都集中在自动化高于大多数其他流程合规工作流程，有以下原因：GydF4y2Ba
- 合规是一种必需的沉没成本；放款人在投资合规时，并没有赚取更多的钱或发现新的收入机会，但他们必须这样做。GydF4y2Ba
- 新的法规使其难以用传统的手动方式继续遵守。加州现在可以要求贷款人产生所有它在其中的数据和/或将其从系统中删除。贷款人需要能够证明，它已经做到了这一点，这是很困难的，当这么多历史的客户数据存储在异地的纸质文件和不同的数字存储系统。GydF4y2Ba
AI-启用搜索和发现软件可以让贷款方审查历史文献，使他们能够遵守CCPA和其他数据隐私法规。例如，贷款人可能需要搜索特定的参数范围内按揭文件应要求其提供给客户，包括：GydF4y2Ba
- 属于特定客户按揭文件GydF4y2Ba
- 抵押贷款申请在一定时间范围内提交GydF4y2Ba
- 抵押贷款申请一定境界内提出GydF4y2Ba
在伦敦银行同业拆借利率终止前使用人工智能修改抵押贷款GydF4y2Ba
丹Courtright，铁山产品管理高级总监，告诉Emerj是AI可以用来寻找按揭文件内LIBOR引用。他强调，附带无法使用LIBOR其在日落之前计算2021的利率房贷更新的风险：GydF4y2Ba
如果合同盯住LIBOR上，并会延长过去的2021，即[贷款]将曝光。这将需要做一些研究，以找出什么... [指数]它想使用。风险是两个部分：一是从索引中这种变化相关的借款人的角度，赔偿损失。比方说，它从LIBOR移动到其他一些指标和成本的借款人更多的钱。最有可能的借款人要提交某种诉讼对公司，如果他们不满意，那是什么。GydF4y2Ba
从监管的角度来看，在欧洲... ...他们可能会开始澄清一些机构，如果他们没有逐渐从LIBOR移开......获得一个把握上曝光，其中可以使用的人工智能和机器学习。GydF4y2Ba
希望修改引用LIBOR的抵押贷款的贷款人可以使用启用AI的搜索和发现软件从抵押贷款文档中提取实体，包括引用LIBOR的合同中的回退语言。GydF4y2Ba
这可能是因为势在必行贷款人不到两年的LIBOR被中止了。约翰·威廉姆斯，纽约联邦储备银行行长表示，LIBOR的，“GydF4y2Ba我们需要一个心态转变那里的公司意识到，每写新的美元LIBOR合同挖更深的一个洞，这将是更难爬出来。GydF4y2Ba”GydF4y2Ba
AI-启用搜索和发现的按揭贷款GydF4y2Ba
启用AI-搜索和发现应用程序也可以帮助加快抵押贷款承保过程。保险商需要审查等几大类的信息中按揭申请人的贷款历史，信用记录和工作经历。这就需要他们搜索和浏览的文档数字和物理成绩看，他们可以作出是否批准或不批准某人抵押贷款的决定之前。承销商可以使用GydF4y2Ba启用AI-搜索和发现软件GydF4y2Ba为两大类搜索的：外部和内部。GydF4y2Ba
搜索外部数据库承保那些薄或没有信用GydF4y2Ba
一些支持AI-搜索和发现应用程序允许外部搜索，或冲刷网上寻找特定主题的信息的能力。传统的贷款主要是基于信用分数，但他们并不总是告诉违约的抵押贷款申请者的风险一个完整的故事。今天虽然少见，贷款人可以考虑在承销过程中新的数据源。GydF4y2Ba启用AI-搜索和发现软件GydF4y2Ba能帮助您，让承销商搜索：GydF4y2Ba
- 对物业公共记录的申请人前来购买。GydF4y2Ba再保险商可以养活大约物业数据该数据为预测分析算法可能因素：它的位置，它的风格，它的水是如何供应，等等。例如，预测分析算法可能会发现在该国的某一部分是按揭申请人更容易违约，如果他们住在牧场风格的家园，从井里得到他们的水。GydF4y2Ba
- 新闻关于申请人。GydF4y2Ba例如，申请人可能会被刊登在了慈善事业，他们在他们的社区进行了当地报纸。这可能对申请人的性格，其承销商可以用它来决定是否批准他们说话。GydF4y2Ba
- 申请人的社会化媒体的存在。GydF4y2Ba社会职位可参考申请人生活中经济繁荣或困难的时期。承销商可以利用这一点来确定申请人是否可能违约。GydF4y2Ba
虽然使用这种类型的数据是在抵押贷款行业屡见不鲜的今天，还有那些认为这个数据是可以用来承销与薄或没有信用记录的申请人贷款替代文件的另一种形式。GydF4y2Ba
搜索内部文件，以批准更多的贷款申请GydF4y2Ba
传统的承销要求承销商审查与申请人的收入、就业、资产和负债有关的文件。GydF4y2Ba
对于微妙的情况下，他们可以使用一个GydF4y2Ba启用AI-搜索和发现软件进行tGydF4y2BaØ检索申请人谁是类似于目前申请批准的抵押贷款。例如，承销商可能确定一个贷款申请下降只是短期的最低收入要求。GydF4y2Ba
而不是直接拒绝申请，承销商可以更容易地搜索贷款人的系统内类似的借款人得到的他们是如何成功的是在使他们每月的按揭付款的想法。如果这些借款人从来没有错过付款，按揭保险商可能会感觉更舒服批准手头的申请人。GydF4y2Ba
这意味着更多的业务为贷款人，虽然贷款人的大不要在此执业活动，它是许多AI启用承销解决方案提供商和fintech公司的主要价值主张。GydF4y2Ba
其中许多公司都提供预测分析应用程序，但支持人工智能的搜索和发现应用程序可能是这些预测分析应用程序的替代品，它们可能会遇到一个典型的机器学习问题：这在很大程度上是一个黑匣子。GydF4y2Ba
一种替代机器学习的贷款黑盒GydF4y2Ba
贷款人需要确保他们住在遵守公平贷款的法律，这是很困难的，当他们不能辨别一个预测分析为基础的承销软件是如何作出批准的决定或拒绝贷款申请。GydF4y2Ba
承销商在使用企业搜索软件，以加快他们的工作仍然可以提供自己的理由拒绝的申请人，按照法律的要求。GydF4y2Ba
这并不总是可能的预测分析应用程序输出“批准”或“拒绝”不为决策提供了很多理由。一些著名的公司都声称通过提供更大的透明度到他们的算法来解决这个问题，但是这种能力仍然相当新生。GydF4y2Ba
此外，监管部门也开始注意到倾向于使用算法承销趋势。总统候选人沃伦和阿拉巴马州的参议员道格·琼斯写了一GydF4y2Ba信GydF4y2Ba对消费者金融保护局批评fintech公司和一些传统的贷款人“使用的算法来补充或取代他们的承保流程。”GydF4y2Ba
使用AI的信息提取贷款人可能吸引少批评，因为他们的承保流程将包括在决策过程中的人。GydF4y2Ba
放款人应该集中他们的人工智能努力GydF4y2Ba
Emerj击穿AI的潜在投资回报率分为三大类：收入提高，成本降低，和减少风险。GydF4y2Ba
想要利用AI对自己有利的贷款人应把重点放在降低成本和降低风险。前者涉及抵押处理和审计要求提高效率，减少需要贷款来提取按揭文件，并出示证件的审计信息，而从他们的更高价值的工作，拉动员工离开的时间。GydF4y2Ba
ŤGydF4y2Ba他后者涉及发展中国家更大的反应能力，以审计和客户是行使根据数据隐私法规的权利，减少了贷款人可能招致巨额罚款的可能性。GydF4y2Ba
成本和降低风险在哪里大型贷款机构，特别是银行，都注重自己的AI努力。具体而言，采用AI实现自动化合规性可能是一个贷款人可以从它的竞争对手中脱颖而出的最有效途径。GydF4y2Ba
这是因为合规是必要的，而且必须在放贷人能够集中精力确保能够让他们赢得市场份额的优势之前加以解决。否则，贷款人将继续被监管问题分散注意力。Emerj问世界五大银行之一一位专注于人工智能的高管，为什么金融机构如此专注于利用人工智能降低风险：GydF4y2Ba
金融危机以来，[金融机构]正在敲定罚款-数百亿美元的罚款。因此，有一个令人难以置信的大量财政刺激，以确保这些罚款停止，不滚滚而来。GydF4y2Ba
除此之外，还有一层，那就是监管压力。因为（金融机构）被罚款这么多，不仅仅是监管机构说“我要罚款你”，他们说“我要罚款你，确保你不再这样做，因为如果你这样做，我要罚款十倍”。我甚至可能吊销你某些业务领域的银行执照。GydF4y2Ba
一旦贷款人释放了它花费履约时间和金钱，它可以开始把重点放在增加收入的AI努力。对于贷款人，这种类型的投资回报率将主要来自AI-启用承销解决方案，如搜索和发现解决方案，该漏洞可能允许承销商利用新的数据源。GydF4y2Ba
在不久的将来，有可能会如何使用AI算法符合公平贷款法律剩余而承销更加监管指导。GydF4y2Ba
在此之前，贷款人可以通过数字化首先他们的文档，然后采用AI的成本和风险降低，在新的十年，这些应用试验做好准备。这种努力将使他们能够制定必要的成功采用AI在未来的技能。GydF4y2Ba
Emerj企业贷款GydF4y2Ba
Emerj帮助大型贷款机构发现他们如何在关键业务领域利用AI，使他们能够批准更多的贷款不增加风险和防止它们与AI厂商是不可能实现他们的投资回报率工作。在大型贷款公司专有的研究支持创新和战略领导者得到他们需要开始关键的AI项目赢得市场份额为他们的公司的目标预算。学习更多关于GydF4y2BaEmerj研究服务GydF4y2Ba。GydF4y2Ba
这篇文章是由Iron Mountain的赞助，写，编辑出版对准我们的透明GydF4y2BaEmerj赞助内容指南GydF4y2Ba。了解更多关于实现我们的AI-专注于执行我们的观众GydF4y2BaEmerj广告页面GydF4y2Ba。GydF4y2Ba
标题图片来源：金融机构的华盛顿国务院GydF4y2Ba
