Hva er misligholdsteknologier?
Misligholdsteknologier refererer til verktøy og systemer som brukes av finansinstitusjoner, særlig låneforvaltere, til å håndtere lån som er misligholdt. Disse teknologiene er utviklet for å håndtere kompleksiteten ved misligholdte lån, effektivisere prosessene og sikre samsvar med lovpålagte krav.
Ved hjelp av teknologi for misligholdshåndtering kan finansinstitusjoner effektivt håndtere kompleksiteten i misligholdshåndteringen, noe som reduserer driftskostnadene og gir bedre resultater for både långiver og låntaker.
Hva er forretningsfordelene med misligholdsteknologier?
Misligholdsteknologier gir finansinstitusjonene en rekke forretningsmessige fordeler. Blant dem er å:
- Øke effektiviteten ved å automatisere repetitive prosesser – for eksempel betalingspåminnelser, dokumentgenerering og statusoppdateringer – noe som reduserer den manuelle arbeidsmengden og frigjør ansatte til å fokusere på mer komplekse problemer.
- Strømlinjeforme arbeidsflyten for å sikre at alle stadier av misligholdshåndteringen, fra innkreving til tvangsauksjon, håndteres effektivt, noe som reduserer behandlingstider og feil.
- Redusere kostnadene ved å minimere behovet for omfattende manuelle inngrep, samt ved å håndtere misligholdte lån proaktivt for å forhindre at de går videre til mer kostbare stadier som for eksempel tvangsauksjon.
- Forbedre etterlevelse via innebygde funksjoner som sikrer overholdelse av lovkrav, noe som reduserer risikoen for bøter og juridiske problemer og gjør det enklere å demonstrere etterlevelse ved gjennomganger og revisjoner.
- Forbedre låntakeropplevelsen gjennom integrerte verktøy som fremmer rettidig og konsistent interaksjon med låntakere, samt løsninger som tilpasser tapsreduserende tiltak for å hjelpe låntakere med å finne egnede løsninger og redusere misligholdsraten.
- Ta mer informerte beslutninger ved hjelp av dataanalyseverktøy som gir innsikt i låntakernes atferd, misligholdstrender og innkrevingsstrategier.
- Forutsi mislighold ved å bruke kunstig intelligens og maskinlæring til å identifisere risikolån, noe som gir mulighet for tidlig intervensjon og mer målrettede servicestrategier.
- Øke innkrevingsgraden og forbedre innkrevingen ved hjelp av verktøy som prioriterer høyrisikokontoer og reduserer tap ved å hjelpe til med å finne brukbare løsninger for risikolåntakere.
- Detektere og håndtere risiko ved hjelp av prediktive analyser og sanntidsovervåking som proaktivt identifiserer potensielle mislighold.
- Sikre åpenhet ved å bruke avanserte rapporteringsverktøy som gir detaljert innsikt i misligholdsresultater, noe som øker åpenheten for tilsynsmyndigheter, investorer og ledelse.
Hva er noen eksempler på misligholdsteknologier?
Her er noen av de vanligste typene misligholdsteknologi som brukes av finansinstitusjoner i dag:
- Låneadministrasjonssystemer er sentraliserte plattformer for sporing av lånestatus, betalinger og låntakerinteraksjoner. De automatiserer arbeidsflyten for håndtering av misligholdsprosesser som innkreving, tapsbegrensning og tvangsauksjon.
- Verktøy for innkrevingsadministrasjon håndterer alle innkrevingsaktiviteter, inkludert automatisk ruting av samtaler, betalingspåminnelser og sporing av innkreverens prestasjoner. De integreres vanligvis med e-post, SMS og telefon for effektiv kommunikasjon med låntakerne.
- Tapsreduserende programvare vurderer og implementerer tapsreduserende tiltak som låneendringer, overbærenhetsplaner og short-salg. Det kan vurdere kvalifisering, administrere dokumentasjon og spore låntakers svar.
- Systemer for tvangsauksjonshåndtering håndterer hele tvangssalgsprosessen, inkludert juridisk dokumentasjon, eiendomsforvaltning og auksjonssporing. De bidrar også til å sikre at statlige og føderale lover om tvangssalg overholdes.
- Løsninger for konkurshåndtering er spesialiserte moduler som håndterer lån i konkurs, inkludert overholdelse av automatisk betalingsstans, innlevering av kravbevis og sporing av konkursplaner.
- Verktøy for overholdelse av regelverk bruker automatiserte rapporterings- og revisjonsspor for å støtte gjennomganger/revisjoner og overholde lovpålagte krav som Fair Debt Collection Practices Act (FDCPA) og retningslinjer fra Consumer Financial Protection Bureau (CFPB).
- Verktøy for dataanalyse og rapportering identifiserer trender, forutser mislighold, optimaliserer innkrevingsstrategier, sporer interne resultater og overvåker lovpålagt rapportering.
- CRM-verktøy (Customer Relationship Management), som kan integreres med institusjonens eksisterende CRM-system, kan forbedre låntakerens engasjement og tilfredshet i misligholdsprosessen ved å opprettholde detaljerte låntakerprofiler, spore kommunikasjonshistorikk og personalisere interaksjonen med låntakeren.
- Plattformer for betalingsbehandling, for eksempel nettportaler, mobilapper og automatiserte betalingssystemer, brukes til å behandle låntakernes betalinger på en sikker måte. De kan integreres med institusjonens eksisterende regnskapssystem for å sikre nøyaktig økonomisk sporing og rapportering.
- AI og maskinlæringsalgoritmer kan brukes til å forutsi mislighold, optimalisere innkrevingsstrategier og automatisere rutineoppgaver. De er ofte integrert i chatboter og virtuelle assistenter for å håndtere henvendelser fra låntakere og støtte selvbetjeningsalternativer.
