Make this article seo compatible, Let there be subheadings for the article, be in french, create at least 700 words
La plupart des professionnels du crédit hypothécaire ont commencé à adopter l’intelligence artificielle (IA) ou sont au moins conscients de la manière dont elle peut être adoptée pour rendre le processus de montage de prêt plus efficace.
Bien qu’il faudra du temps pour mettre pleinement en œuvre l’IA dans le secteur hypothécaire, l’utilisation la plus pratique de l’IA dans le processus hypothécaire est la reconnaissance de documents et de points de données – ou la recherche de données et la détermination de ce que sont les données, selon un nouveau Stratmor rapport sur les potentiels et les limites de l’IA.
« Une fois les données identifiées, le système peut alors exécuter une série de vérifications ou de règles de comparaison automatisées », a déclaré Jennifer Fortier, directrice chez Stratmor.
Les vérifications comparatives automatisées peuvent aider à résoudre l’un des plus gros problèmes des services bancaires hypothécaires : le manque de confiance dans les données fournies par les emprunteurs et les prêteurs.
« Nous passons une tonne de temps et d’argent à essayer de convertir des preuves qui sont généralement fournies sous forme d’images en données que nous pouvons utiliser, puis de transmettre tout cela à la personne suivante, qui ne fait pas non plus confiance aux données », Garth Graham, senior partenaire chez STRATMOR, a déclaré.
En fin de compte, le prêteur prépare le prêt pour le vendre à un investisseur, qui ne fait confiance à aucune des données du dossier, et le processus recommence, a noté Graham.
Si AI peut confirmer pour toutes les parties – y compris le prêteur, l’emprunteur et l’investisseur – que les données sont correctes, le coût d’octroi des prêts diminuera, selon Graham.
Selon le Association des banquiers hypothécaires (MBA).
D’autres domaines dans lesquels l’IA peut être bénéfique pour les prêteurs incluent l’augmentation des taux de conversion, l’amélioration du processus de souscription automatisé, la détection des fraudes et la fourniture d’une expérience client personnalisée, note le rapport.
« L’IA devrait être puissante à court terme pour gérer les tâches les plus banales assignées à des ressources à moindre coût au sein des organisations de prêt, en particulier pour le travail qui suit un schéma très prévisible », a déclaré Brett McCracken, conseiller principal chez Stratmor.
Mais lorsqu’il s’agit de savoir quand davantage de prêteurs adopteront la mise en œuvre de l’IA, il y a des obstacles à surmonter. La qualité des données, la conformité réglementaire, le biais du modèle, le manque de connaissances en IA et les problèmes potentiels de déplacement d’emploi sont autant d’obstacles à l’adoption de la technologie de l’IA.
En plus des défis juridiques et éthiques potentiels, les prêteurs devront examiner comment le flux de travail doit être modifié pour optimiser pleinement les avantages de la solution d’IA. Les prêteurs auront également besoin de leadership pour comprendre ce que l’IA peut et ne peut pas faire – et avoir quelqu’un dans le magasin du prêteur qui comprend l’IA mise en œuvre afin de la surveiller et de la gérer.
« Je pense que l’IA peut éventuellement remplacer la plupart des tâches non liées à l’emprunteur sur le prêt hypothécaire. Lorsque l’IA pourra faire plus pour simuler la pensée humaine et évaluer intelligemment des questions qui ne sont pas aussi simples que « réussir ou échouer », nous aurons atteint un point de basculement vers l’IA », a déclaré Jennifer Fortier, directrice de Startmor.