Malgré la numérisation en cours des services financiers, le montage de prêts hypothécaires reste manuel et basé sur le papier. Cette situation est source d'inefficacités et d'erreurs significatives qui ralentissent à leur tour le processus global de montage.

Les faibles taux de premier délai dans le secteur indiquent que les premières soumissions manquent souvent de données essentielles ou contiennent des erreurs, ce qui entraîne des retouches qui prennent beaucoup de temps. Par exemple, selon notre analyse en 2023, il fallait en moyenne 26 jours à un conseiller en prêts pour compléter une demande de prêt (délai d'exécution), avec un taux moyen de premier traitement de 25 %. L'une des principales raisons est l'erreur de saisie manuelle des données, qui se traduit par des demandes de prêt de faible qualité. Ce problème est aggravé par l'inefficacité de la communication entre les conseillers en prêts, les analystes et les souscripteurs pour corriger les erreurs, ce qui entraîne des retards supplémentaires.

Une bonne technologie hypothécaire peut stimuler le taux FTR, en veillant à ce que les demandes de prêt soient soumises correctement dès le départ, sans données manquantes ni erreurs. La navigation des utilisateurs avec une bonne UX, l'utilisation d'intégrations tierces ainsi que l'incorporation de l'IA dans le processus peuvent aider les prêteurs à stimuler la qualité des demandes de prêt. Voici comment les institutions financières peuvent y parvenir en 4 étapes réalisables :

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Étape 1 : S'assurer que les conseillers en prêts connaissent les exigences en matière de données

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Les conseillers en crédit doivent être pleinement conscients des exigences en matière de données et de documents nécessaires à la demande d'un produit hypothécaire. L'élaboration d'un flux de travail clair pour ce processus permet de s'assurer que les conseillers comprennent ce qui est nécessaire dès le départ. En outre, en optimisant la navigation et la conception du module de demande de prêt, les conseillers et les analystes peuvent être guidés à travers les étapes nécessaires, en s'assurant qu'ils savent exactement ce qu'ils doivent faire ensuite. Cela réduit les erreurs et le besoin de corrections répétées, ce qui permet de gagner du temps et d'améliorer la précision des soumissions.

Étape 2 : Soutenir les conseillers grâce à la vérification par un tiers et à l'extraction de données par l'IA

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Pourquoi demander les détails de l'identité d'une personne alors que vous pouvez la vérifier grâce à des sources de données accessibles ? Avec la disponibilité croissante des données, l'intégration de fournisseurs de vérification tiers peut considérablement améliorer votre processus de prêt. Les principaux types de données qui peuvent être vérifiées par le biais d'API comprennent la vérification de l'identité, l'évaluation des risques, l'évaluation des garanties, les informations fiscales, les profils de revenu et de responsabilité, et la conformité KYC.

Par exemple, l'intégration de fournisseurs tels que itsme pour la vérification de l'emprunteur en Belgique permet des vérifications rapides et précises. Les données clés sur les prêts peuvent également provenir de fournisseurs de données sur les risques, comme Schufa en Allemagne, et les données sur les garanties de PriceHubble ou Rockestate. En outre, les bases de données des banques et les fournisseurs de services KYC comme Onfido peuvent également être utilisés pour améliorer la précision, ce qui profite à la fois aux prêteurs et aux emprunteurs.

Cependant, toutes les données relatives aux demandes de prêt ne peuvent pas être récupérées par le biais de sources de données tierces. En utilisant l'IA générative (genAI), les prêteurs peuvent automatiquement extraire tous les points de données pertinents directement à partir des documents téléchargés. Les modèles genAI d'Oper vérifient les informations et signalent toute anomalie, ce qui permet aux conseillers de mettre à jour la demande de prêt en un seul clic. Cela permet non seulement d'accélérer le flux de travail, mais aussi de minimiser les efforts manuels et les erreurs, garantissant ainsi un processus de demande de prêt plus efficace.

Étape 3 : Mise en œuvre des contrôles dynamiques

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Le remplissage dynamique garantit que les conseillers en prêts ne voient que les champs pertinents en fonction des produits de prêt sélectionnés, ce qui réduit le risque de données manquantes ou incorrectes. En outre, l'utilisation de la technologie pour effectuer des contrôles dynamiques sur les données saisies permet de s'assurer qu'elles répondent aux normes de qualité nécessaires. Un moteur d'exécution dynamique guide le conseiller en prêt en faisant correspondre les données aux exigences de la demande de prêt, ce qui augmente considérablement la qualité et la précision de la soumission.

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Étape 4 : Amélioration continue grâce à l'analyse des données

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En surveillant en permanence les taux de FTR et en optimisant les processus de collecte et d'extraction des données, les prêteurs peuvent aider à identifier les problèmes récurrents et les domaines à optimiser. En utilisant une technologie hypothécaire experte, en analysant les données et en discutant avec les emprunteurs, les prêteurs peuvent améliorer régulièrement leur taux de première demande, ce qui se traduit par des processus beaucoup plus efficaces.

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Objectifs quantifiables

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L'amélioration du taux de réussite des demandes de prêts hypothécaires est un moyen concret pour les prêteurs d'augmenter leur productivité. En optimisant le processus de demande de prêt, en mettant en œuvre une exécution dynamique et en affinant continuellement les processus, les prêteurs peuvent réaliser des gains de temps significatifs et obtenir des résultats plus précis. Ces mesures permettent non seulement d'améliorer la précision et la rapidité du traitement des prêts, mais contribuent également à rationaliser et à rendre plus efficace l'activité de prêt.

Chez Oper, nous nous attaquons de front aux défis du FTR en développant des plateformes conviviales pour les emprunteurs et les conseillers, en utilisant des intégrations tierces et en incorporant des fonctionnalités de genAI. Notre objectif principal est de fournir une réponse rapide et fiable en augmentant les scores FTR de 25 % à 90 % et en réduisant considérablement le temps nécessaire pour répondre à une demande de prêt. Cela signifie que presque toutes les demandes de prêt soumises pour décision seront correctes après la soumission initiale, ce qui accélère l'exécution de près de 60 % en moyenne.

Vous voulez en savoir plus sur la façon dont Oper peut vous aider à améliorer votre efficacité et à réduire vos coûts opérationnels ? Regardez la vidéo :

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