Trotz der fortschreitenden Digitalisierung der Finanzdienstleistungen erfolgt die Vergabe von Hypotheken nach wie vor manuell und auf Papier. Dies führt zu erheblichen Ineffizienzen und Fehlern, was wiederum den gesamten Prozess der Hypothekenvergabe verlangsamt.

Niedrige First-Time-Right-Quoten (FTR) in der Finanzbranche deuten darauf hin, dass bei den ersten Einreichungen oft wesentliche Daten fehlen oder Fehler enthalten sind, was zu zeitaufwändiger Nacharbeit führt. So dauerte es nach unserer Analyse im Jahr 2023 im Durchschnitt 26 Tage, bis ein Kreditberater einen Kreditantrag fertiggestellt hatte (Vorlaufzeit), wobei die durchschnittliche First-Time-Right-Quote bei 25 % lag. Einer der Hauptgründe sind manuelle Dateneingabefehler, die zu qualitativ minderwertigen Kreditanträgen führen. Dieses Problem wird durch eine ineffiziente Kommunikation zwischen Kreditberatern, Analysten und Underwritern zur Korrektur von Fehlern verschärft, was zu weiteren Verzögerungen führt.

Eine gute Hypothekentechnologie kann die FTR-Rate erhöhen, indem sie sicherstellt, dass Kreditanträge von Anfang an korrekt und ohne fehlende Daten oder Fehler eingereicht werden. Eine gute Benutzerführung, die Nutzung von Drittanbieter-Integrationen sowie die Einbeziehung von KI in den Prozess können Kreditgebern helfen, die Qualität von Kreditanträgen zu steigern. Hier erfahren Sie, wie Finanzinstitute dies in 4 Schritten erreichen können:

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Schritt 1: Sicherstellen, dass die Darlehensberater die Datenanforderungen kennen

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Kreditberater sollten sich der Daten- und Dokumentenanforderungen, die für die Beantragung eines Hypothekenprodukts erforderlich sind, voll bewusst sein. Die Entwicklung eines klaren Workflows oder einer Automatisierung für diesen Prozess stellt sicher, dass die Hypothekenberater von Anfang an wissen, was erforderlich ist. Durch die Optimierung der Navigation und des Designs des Kreditantragsmoduls können Hypothekenberater und -analysten durch die erforderlichen Schritte geführt werden, so dass sie genau wissen, was sie als nächstes tun müssen. Dadurch werden Fehler und die Notwendigkeit wiederholter Korrekturen reduziert, was Zeit spart und die Genauigkeit bei der Einreichung von Hypothekenanträgen erhöht.

Schritt 2: Unterstützung von Beratern durch Hypothekentechnologie (Überprüfung durch Dritte und KI-gestützte Datenextraktion)

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Warum sollten Sie die Identitätsangaben einer Person anfordern, wenn Sie deren Identität anhand zugänglicher Datenquellen überprüfen können? Angesichts der zunehmenden Verfügbarkeit von Daten kann die Integration von Drittanbietern zur Verifizierung Ihren Hypothekarkreditprozess erheblich verbessern. Zu den wichtigsten Datentypen, die über APIs verifiziert werden können, gehören Identitätsprüfung, Risikobewertung, Bewertung von Sicherheiten, Steuerinformationen, Einkommens- und Haftungsprofile und KYC-Compliance.

Die Integration von Anbietern wie itsme für die Überprüfung von Kreditnehmern in Belgien ermöglicht beispielsweise eine schnelle und genaue Überprüfung. Wichtige Kreditdaten können auch von Risikodatenanbietern wie der Schufa in Deutschland und Daten zu Sicherheiten von PriceHubble oder Rockestate bezogen werden. Darüber hinaus können auch Datenbanken von Banken und KYC-Anbietern wie Onfido genutzt werden, um die Genauigkeit zu verbessern, was sowohl Kreditgebern als auch Kreditnehmern zugute kommt.

Allerdings können nicht alle Daten eines Kreditantrags über Datenquellen Dritter abgerufen werden. Durch den Einsatz von generativer KI (genAI) können Hypothekarkreditgeber automatisch alle relevanten Datenpunkte direkt aus hochgeladenen Dokumenten extrahieren. Die genAI-Modelle von Oper überprüfen die Informationen und weisen auf eventuelle Unstimmigkeiten hin, so dass die Berater den Kreditantrag mit nur einem Klick aktualisieren können. Dies beschleunigt nicht nur den Arbeitsablauf, sondern minimiert auch den manuellen Aufwand und Fehler, was einen effizienteren Kreditantragsprozess gewährleistet.

Schritt 3: Implementierung dynamischer Prüfungen mit Hypothekentechnologie

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Dynamisches Fulfillment stellt sicher, dass die Kreditberater nur die relevanten Felder auf der Grundlage der ausgewählten Kreditprodukte sehen, wodurch die Wahrscheinlichkeit fehlender oder falscher Daten verringert wird. Darüber hinaus wird durch den Einsatz von Hypothekentechnologie zur dynamischen Überprüfung der eingegebenen Daten sichergestellt, dass diese den erforderlichen Qualitätsstandards entsprechen. Eine dynamische Fulfillment-Engine führt den Hypothekenberater durch den Abgleich der Daten mit den Anforderungen des Darlehensantrags, was die Qualität und Genauigkeit der Einreichung deutlich erhöht.

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Schritt 4: Kontinuierliche Verbesserung durch Datenanalyse auf dem Dashboard der Hypothekensoftware

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Durch die kontinuierliche Überwachung der FTR-Raten und die Optimierung der Prozesse zur Datenerfassung und -extraktion können Kreditgeber wiederkehrende Probleme und Bereiche mit weiterem Optimierungsbedarf identifizieren. Durch den Einsatz von Hypothekenexperten, die Analyse von Daten und Gespräche mit Kreditnehmern können Kreditgeber ihre First-Time-Right-Quote stetig verbessern, was zu wesentlich effizienteren Prozessen führt.

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Quantifizierbare Ziele der Einführung von Hypothekentechnologie

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Die Verbesserung der First-Time-Right-Rate bei Hypothekendarlehensanfragen ist eine greifbare Möglichkeit für Kreditgeber, ihre Produktivität zu steigern. Durch die Optimierung des Kreditantragsprozesses, die Implementierung von Dynamic Fulfillment und die kontinuierliche Verbesserung der Prozesse können Kreditgeber erhebliche Zeitgewinne und genauere Ergebnisse erzielen. Diese Schritte verbessern nicht nur die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Kreditbearbeitung, sondern tragen auch zu einer schlankeren und effektiveren Kreditvergabe bei.

Bei Oper gehen wir die FTR-Herausforderungen direkt an, indem wir benutzerfreundliche Kreditnehmer- und Beratungsplattformen entwickeln, die Integration von Drittanbietern nutzen und genAI-Funktionen einbeziehen. Unser Hauptziel ist eine schnelle und zuverlässige Abwicklung, indem wir die FTR-Scores von 25 % auf 90 % erhöhen und die Zeit für die Abwicklung einer Kreditanfrage deutlich verkürzen. Das bedeutet, dass fast alle Kreditanträge, die zur Entscheidung vorgelegt werden, nach der ersten Einreichung korrekt sind, wodurch die Erfüllung im Durchschnitt um fast 60 % schneller erfolgt.

Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie Oper Ihnen helfen kann, die Effizienz zu steigern und die Betriebskosten zu senken? Sehen Sie sich das Video an:

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