Недавно Infrrd запустила Infrrd for Mortgage, решение для интеллектуальной обработки документов (IDP) на основе искусственного интеллекта, специально разработанное для ипотечной отрасли. Наше объявление вызвало большой интерес со стороны поставщиков ипотечных кредитов всех размеров и привело к ряду интересных разговоров. Благодаря этим разговорам мы обнаружили довольно много повторяющихся вопросов. Похоже, это общая проблема поставщиков ипотечных кредитов, у которых не было хорошего опыта использования OCR для ипотечных документов или которые были разочарованы точностью автоматизированной обработки.

В этой серии блогов мы отвечаем на эти распространенные вопросы и приводим доводы в пользу решений интеллектуальной обработки документов (IDP).

Начнем с первого вопроса.

В: В ипотечной отрасли, каковы плюсы и минусы работы с аутсорсинговыми поставщиками для обработки данных по сравнению с инвестициями в процесс автоматизации с помощью технологических решений?

Ответ: Это вопрос, который нам задают чаще всего. Сегодня многие поставщики ипотечных кредитов используют поставщика, который нанимает команду операторов ввода данных, которые считывают и вводят данные из ипотечных документов в программное обеспечение для выдачи кредитов (LOS).

Использование этих групп поставщиков может привести к следующим проблемам:

  1. Масштабирование для увеличения объемов. Когда ваш бизнес переживает резкий рост объемов, поставщикам, как правило, сложно найти людей и быстро обучить их, чтобы не отставать от спроса. Масштабирование этих команд сопряжено со значительными альтернативными издержками.
  2. Уменьшение масштаба для более медленных времен. Когда ставки по ипотечным кредитам растут и вы видите падение объемов обработки, у вас остается избыточный талант, который вам нужно уволить. Мы сейчас переживаем такое время. Отключить серверы намного проще, чем лишить кого-то работы, и это еще одна важная мотивация для использования IDP.
  3. Изменение знаний. Ввод данных для многих людей не является долговременной мечтой. В результате на этих должностях много текучести кадров. Когда оператор ввода данных прекращает эти операции, знания, которые он/она накопил, уходят за дверь. Замена и переобучение новых операторов также истощает бизнес-доллары.
  4. Стагантная эффективность. Существует относительно низкий предел эффективности, которую вы можете получить от человека, работающего в течение 8 часов. Большинство операторов обработки данных достигают этой эффективности в течение 3–6 месяцев. После этого вам необходимо вложить значительные средства в инструменты мониторинга, аналитику и менеджеров, чтобы убедиться, что эффективность не снизится с этой высокой отметки. С другой стороны, технологии постоянно совершенствуются. Если технология обработки основана на искусственном интеллекте и машинном обучении, эффективность не знает границ.
  5. Стоимость. И последнее, но не менее важное: наличие групп, полностью заполняющих данные вручную, обходится дорого. В зависимости от типа данных, которые вы обрабатываете, отправка этих данных за пределы страны происхождения может быть незаконной. В этом случае стоимость увеличивается еще больше из-за необходимости нанимать местную рабочую силу. Инвестиции в технологии автоматизации, которые не только соответствуют требованиям, но и эффективны, означают долгосрочную экономию средств.

Еще одна важная причина для того, чтобы рассмотреть возможность автоматизации, заключается в том, что ваши клиенты будут ожидать, что вы значительно сократите затраты и время на обработку только для того, чтобы сохранить их бизнес. История полна прецедентов автоматизации и того, как она изменила ожидания клиентов.

Подумайте об этом — вы бы открыли счет в банке, который не предоставляет онлайн-банкинг? Или воспользоваться службой такси, которая ожидает, что вы забронируете ее за день? То, что когда-то начиналось как отличительная черта, теперь является обычным сервисом, которого ожидает каждый клиент.

Автоматизированная, более быстрая, дешевая и качественная обработка документов на основе искусственного интеллекта сегодня является отличительной чертой ипотечных компаний, но вскоре она станет массовым явлением. Вы не хотите опоздать на этот автобус и потерять клиентов, если не поспеваете за ним.

Вот урок из истории — вот что генеральный директор Blockbuster Джим Киз сказал о конкуренции со стороны Netflix в 2010 году:

Сегодня мы знаем, как Netflix изменил представление о развлечениях и сделал потоковое онлайн-вещание новым телевидением. У вас есть вопрос, на который вы хотели бы, чтобы мы ответили? Пожалуйста, отправьте электронное письмо на

Мы продолжим этот разговор в нашем следующем посте, где мы поговорим о том, как найти эффективного партнера по OCR, который может показывать результаты.

[email protected].
До скорой встречи.

Первоначально опубликовано на https://www.infrrd.ai.