Make this article seo compatible, Let there be subheadings for the article, be in french, create at least 700 words Sarah Wheeler, rédactrice en chef de HousingWire, s’est entretenue avec Matt Lehnen, directeur de la technologie chez Hypothèque Deephaven, pour parler de la création d’une pile technologique pour les prêts non-QM. Lehnen travaille chez Deephaven depuis cinq ans à la tête de l’équipe technologique. Sarah Wheeler : Quelle est la philosophie de DeepHaven en matière de construction ou d’achat ? Matt Lehnen : C’est situationnel. Il existe sur le marché de nombreuses solutions intéressantes, des produits matures et il n’y a aucune raison pour que nous ne les explorions pas. Et puis, il existe certains domaines spécifiques à nos produits dans le domaine des prêts non liés à la gestion de la qualité, dans lesquels il se peut qu’il n’y ait rien sur le marché qui soit pré-construit ou disponible sur étagère et la seule opportunité d’apporter réellement certains de nos produits de prêt à commercialiser ou exécuter nos stratégies consiste à créer quelque chose de personnalisé. SW : Quel en a été un exemple récent ? ML : Notre outil de scénario de relevé bancaire, car un grand nombre de nos prêts sont basés sur les revenus du relevé bancaire. Et lorsque nous avons lancé le produit sur le marché, il n’existait aucun produit standard permettant d’effectuer une analyse des revenus. Il existe des produits qui extraient des données, mais rien ne permet de les rassembler, de faire une analyse, de donner un sens aux informations et de calculer en fonction de nos directives. SW : Étant donné que vous accordez de nombreux prêts sans gestion de la qualité, pour lesquels vous devrez peut-être procéder à une souscription plus manuelle, comment la technologie s’intègre-t-elle dans votre processus global ? ML : Cela fait partie intégrante du processus. Avec le non-QM, il y a beaucoup de pièces manuelles ou semi-manuelles, mais il existe encore de nombreuses opportunités pour la technologie d’augmenter cela. Et partout où nous pouvons gagner du temps, réduire les erreurs, rationaliser un processus pour les utilisateurs, c’est notre objectif principal. SW : Y a-t-il une partie de votre pile technologique que vous êtes très heureux d’avoir en ce moment ? Y a-t-il quelque chose de surperformant ou d’éclipsant sur ce marché ? ML : Notre engagement en faveur d’une pile technologique unifiée a porté ses fruits. Nous sommes dans un environnement virtualisé donc nous sommes très agiles, très rapides à déployer et très évolutifs. Lorsque le marché évolue dans une certaine direction, nous pouvons nous déployer très rapidement. Grâce à notre analyse des relevés bancaires et à notre analyse des revenus, nous disposons d’un très bon ensemble de partenaires travaillant en arrière-plan sur lesquels nous avons assemblé notre produit. Nous utilisons diverses briques technologiques Lego disponibles sur le marché pour assembler un produit très, très utilisable. SW : Quels sont les avantages particuliers que vous offrez aux courtiers avec votre technologie ? ML : Il existe des agences de courtage de différentes tailles, donc les petits courtiers n’ont pas nécessairement besoin d’investir dans leur propre technologie pour octroyer un prêt. Nous fournissons la majorité des outils dont ils auraient besoin pour prospecter, qu’il s’agisse de moteurs de tarification, pour pouvoir qualifier et gérer l’éligibilité des produits, en créant le dossier via notre portail TPO et en nous transférant ce prêt. Le personnel opérationnel de Deephaven est spécialement conçu pour être le guichet unique pour les courtiers. Si le courtier nous amène un client, Deephaven obtient le prêt jusqu’à la ligne d’arrivée en partenariat avec ce courtier. SW : Quel genre de différence l’IA fait-elle actuellement ? ML : L’IA est partout et tout le monde interagit chaque jour avec certains composants de l’IA, qu’il le sache ou non. Par exemple, toute notre pile de cybersécurité intègre des modèles d’IA et de machines. Toute la journée, 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, dans toutes les facettes du réseau, une partie de l’IA examine quelque chose pour trouver des comportements. Voilà donc un exemple d’IA qui est complètement en coulisses. En amont, l’IA déploie des outils pour nos utilisateurs. Par exemple, si vous avez un an de relevés bancaires à examiner – si vous avez réellement des documents PDF, ou si vous deviez les imprimer, ils font en moyenne des centaines de pages pour un ensemble de relevés bancaires sur 12 mois pour une entreprise. Un humain peut les examiner, mais cela ne prend pas beaucoup de temps. Nos souscripteurs sont mieux utilisés pour leur expertise. Ils sont doués pour trouver des nuances, trouver des exceptions, faire des jugements. Mais en coulisses, nous les avons laissés former un modèle d’IA et un modèle d’apprentissage automatique qui disent : « D’accord, sur la base des informations que vous me fournissez, nous allons maintenant laisser le système apprendre. Et cela devient une boucle de rétroaction sur la formation. Si le partenaire humain donne à l’IA de bonnes informations et les enseigne, l’IA, à son tour, facilitera le travail de ce partenaire humain. Je pense que l’IA, l’apprentissage automatique et tout ce qui touche à ce domaine ont un potentiel énorme, à condition qu’ils soient utilisés de manière éthique. Cela doit profiter aux employés, cela doit rendre le travail des gens plus facile et plus reproductible, afin que nous puissions utiliser les gens pour leur expertise. Nous n’avons pas besoin de personnes effectuant des tâches manuelles subalternes, nous avons besoin de personnes qui font preuve de jugement et prennent des décisions. Et puis pour nos clients et nos clientes : l’IA doit aussi être utilisée de manière équitable. Vous ne voulez pas simplement introduire un tas de données dans un modèle, obtenir le résultat et le prendre au pied de la lettre. Vous voulez l’interpréter et lui donner un sens. L’IA devrait être un outil pour vous aider à arriver plus rapidement quelque part, à vérifier votre travail ou à améliorer les choses. Mais il ne faut jamais se fier uniquement à cela pour prendre des décisions, car il faut quand même être juste, équitable et faire les choses de manière transparente. SW : Votre objectif ne serait donc pas de remplacer tous vos humains par l’IA ? ML : Non, il s’agirait d’utiliser l’IA pour effectuer les tâches et les activités qui rendent la vie et le travail de nos employés et partenaires plus épanouissants. SW : Dans quelle mesure la technologie vous aide-t-elle en matière de cybersécurité ? ML : La technologie nous aide dans tous les domaines. Il existe de nombreux points de terminaison : chaque serveur, machine virtuelle, ordinateur portable, ordinateur de bureau, smartphone, chaque appareil capable de se connecter ou de communiquer avec Internet est vulnérable. Nous devons donc déployer des outils sur chaque point final, nous devons collecter la télémétrie de chaque point final, nous devons regrouper toute cette télémétrie et toute cette activité, et nous devons prendre des décisions intelligentes quant à ce qui est un vrai positif, ce qu’est un faux positif et qu’est-ce que du bruit. Et c’est probablement le domaine le plus important dans lequel l’automatisation, l’IA ou l’apprentissage automatique, est vraiment utile. Vous avez tellement de bruit de signal que vous devez distiller les signaux très spécifiques qui comptent réellement. Logiciel : Investissez-vous dans la technologie au milieu de ce marché plus lent ? ML : Le marché hypothécaire s’est refroidi avec la hausse des taux, mais pour Deephaven et nos produits non-QM, et en particulier notre produit DSCR, il y a eu une énorme augmentation de volume. Il s’agit d’un produit adapté aux investisseurs et il y a encore beaucoup d’activités d’investissement sur le marché, ce qui fait que ce produit a vraiment décollé. Ainsi, le volume n’a pas nécessairement diminué pour nous, il est simplement passé d’un ensemble de compartiments à un autre ensemble de compartiments. Concernant votre question sur la technologie, oui, nous avons réalisé d’énormes investissements toute l’année. Et nous continuerons à le faire. C’est une rationalisation. Pour le produit DSCR, par exemple, nous avons dû procéder à une révision majeure de nos flux de travail et processus pour s’adapter à ces produits et les rendre plus efficaces, car nous savons qu’une plus grande partie de ce volume serait acheminée. Logiciel : Y a-t-il des choses qui défient encore l’automatisation ou pour lesquelles la technologie n’aide pas autant que vous auriez pu le penser lorsque vous êtes entré dans l’industrie en 2007 ? ML : Au sens large du crédit hypothécaire, la technologie a réalisé d’énormes gains,…
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