Études de cas

La vérification manuelle des revenus ralentissait le processus

Un organisme de crédit hypothécaire résidentiel de taille moyenne, présent à la fois sur les marchés de détail et de gros, avait besoin d'une solution plus efficace pour traiter les documents fournis par les emprunteurs. Chaque dossier comprenait un mélange de bulletins de salaire, de formulaires W-2, de déclarations fiscales et de lettres de revenus rédigées à la main. Leur examen manuel retardait la souscription, entraînait des erreurs dans le calcul des revenus et ralentissait le traitement des dossiers de prêt.

L'examen manuel des documents de prêt prenait trop de temps et coûtait trop cher.

Le défi

Les chargés de prêts passaient un temps précieux à extraire les données relatives aux revenus des emprunteurs à partir de documents hétérogènes et non structurés.

Les formats de fichiers variaient considérablement, allant de fichiers PDF nets à des numérisations granuleuses ou à des images photographiées. Les outils traditionnels n'étaient pas adaptés à la reconnaissance intelligente de documents, et l'OCR sans modèle ne parvenait pas à extraire de manière fiable des champs tels que les salaires, les noms d'employeurs ou l'historique des revenus.

L'émetteur avait besoin d'une solution de traitement intelligent des documents (IDP) capable de classer et de traiter automatiquement les documents relatifs aux revenus sans compromettre la précision ni nécessiter de correction manuelle.

AiCR

L'émetteur a intégré AiCR son processus de gestion des demandes de prêt afin de rationaliser les flux de travail liés aux documents de prêt :

• A utilisé la reconnaissance semi-modélisée pour classer les documents relatifs aux revenus (bulletins de paie, formulaires W-2, formulaires 1040)
• Extraction de données au niveau des champs et renvoi de valeurs structurées via une API à des fins d'utilisation dans des outils de souscription
• Analyse de fichiers non structurés, tels que des lettres de travail indépendant, afin de faciliter l'automatisation du traitement des dossiers de prêt immobilier
• Mise en place d'un format de sortie conforme aux exigences d'audit grâce à une logique de traitement des documents sans modèle

Exemple de volume :

500 prêts par mois, soit environ 10 000 documents

Résultats et impact

Plus de 10 000 justificatifs de revenus traités chaque mois

500 dossiers de prêt traités automatiquement chaque mois

Réduction des délais de souscription et amélioration des délais de finalisation

Pourquoi c'est important

Pour les initiateurs de dossiers qui gèrent des pipelines de plus en plus volumineux, AiCR l'examen manuel et fastidieux des revenus par un traitement automatisé rapide et précis des documents et une extraction des données. Il s'intègre directement à votre système de gestion des dossiers (LOS), utilise la reconnaissance des types de documents et fournit des données de revenus prêtes à l'emploi pour la souscription.