人工知能は住宅ローン業界に大変革をもたらす

研究機関の推計によると、新型コロナウイルスの流行により、2020年の世界経済は約3％縮小する見通しだ。一方では失業が増加し、他方では多くの組織が従業員を解雇したり給与を削減したりしています。

米国の国内総生産（GDP）は2020年に22兆ドルになると推定されています。住宅ローン業界は、新規融資を通じて国のGDPの10％に貢献しています。しかし、現在の経済減速は住宅ローン業界にも悪影響を及ぼすでしょう。

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多くの組織がすでに AI テクノロジーを導入してタスクを自動化または正確に実行し、収益を増やしていることは間違いありません。人工知能は現在、人間の生活のあらゆる側面に浸透しており、将来さらに広く利用されるようになるでしょう。

調査会社ガートナーが実施した調査によると、人工知能を導入している組織の数は現在 14% に増加しています。しかし、「非AI」から「完全AI」への急速な変革の波は、住宅ローン業界の発展に影響を与えていない。

住宅ローン業界への圧力

米国の住宅ローン市場は世界的金融危機以来劇的に変化した。銀行業界が数十年にわたって統合を続けている一方で、住宅ローン業界は異なる方向に進んでいます。

住宅ローン融資市場は、統合や統合どころか、ますます細分化されてきています。業界が進化するにつれ、イノベーションのペースが加速する環境において、プレーヤーは戦略的なポジショニングと技術の進歩を考慮する必要があります。

住宅ローン市場は、要求が厳しくハイテクに精通した借り手が多数存在すること、バリューチェーン全体にわたる住宅ローン技術への関心が継続していること、テクノロジー投資が大幅に増加していることなどにより、大きく変化しました。

住宅ローン業界は、このパラダイムシフトに圧力をかけている 6 つの主要な課題に直面しています。

（１）透明性の欠如

消費者が早い段階で自分に合う商品を特定するのは困難であり、消費者が適切な取引を見つける能力と仲介業者が最良の取引を迅速に見つける能力の両方を妨げます。

融資基準の透明性の欠如は、消費者の約30％が低価格の住宅ローン商品を利用できない理由の一つである。より多くの情報を提供する主な方法は、消費者がローンの資格を満たしているかどうかを仲介業者が早期に判断するために使用できるツールを使用することです。

（２）作動圧力

住宅ローン業界では、融資実行プロセスは長く、イライラさせられるものです。住宅ローン業界における典型的な融資プロセスでは、約 40% の人的介入が必要であり、平均して数週間 (開始から終了まで) かかります。住宅ローンの手続きは、納期が長く、キャンセルが頻繁に発生し、収益が漏れ、ブローカーや顧客の体験が悪く、手作業によるエラーが多いため、面倒で時間がかかります。

（３）認知障害

慢性的にストレスを感じている労働者は精神的な疲労に悩まされる可能性があり、その結果、圧倒されたように感じ、生産性が低下したり、問題を解決できなくなったりすることがあります。住宅ローンの手続きは長いため、多くの引受人はすべての書類を手作業で収集し整理しなければならないというプレッシャーに直面しています。

（４）古くなったデータの取り扱いについて

従来の紙ベースの手動プロセスでは、運用効率が低下し、関連データをタイムリーに受信して取得することが困難になります。

（５）複雑性の増大

住宅ローンはますます複雑になってきており、ローンの申請から資金調達までのプロセスには時間がかかることがあります。

（６）自動機能障害

住宅ローン融資プロセスを自動化するツールが不足しているため、融資実行プロセスが複雑になっています。

課題と運用上のプレッシャーが増大するにつれ、多くの組織が革新的なソリューションを積極的に模索しています。人工知能によって開発された新しいテクノロジーは、ビジネスの本質を再定義しています。

AIを活用する

人工知能は住宅ローン業界に大変革をもたらしました。

革新的なテクノロジーや取り組みに投資を始める住宅ローン貸し手が増えるにつれ、これらのテクノロジーが状況を永久に変える可能性があることも理解し始めています。

（１）テクノロジーイネーブラー＃１：キャプチャー2.0

「インテリジェントデータキャプチャ」とも呼ばれる Capture 2.0 は、コンピュータービジョンソリューションと機械学習モデルを組み合わせたもので、貸し手がより多くのケースやローン文書を正確に識別して分類し、そこからより多くのデータを正確に抽出するのに役立ちます。また、機械学習モデルをトレーニングして、膨大な量のデータを認識して理解することもできます。

スマートなデータキャプチャとそれに続くスマートな検証により、申請の一部として提出された文書のデータの完全性、正確性、一貫性のチェックを自動化できるため、処理時間が短縮され、配信時間が大幅に改善されます。

（２）テクノロジーイネーブラーその２：会話型AI

会話型 AI は、視覚化と会話 (テキストと音声) のテクノロジを活用して、フォーラムやグループ間で共有できる洞察を導き出す、コンシューマーグレードのエクスペリエンスを組織に提供します。

インタラクティブなビジュアルおよび会話型ユーザーインターフェイスを使用して、次のような洞察を得ることができます。

ダッシュボード: リアルタイムおよび予測レポート。
チャットボット: テキストと音声によるアドホッククエリ。
デフォルトのディスカッションフォーラムと他のコミュニケーションとの統合を備えたインタラクティブで共同的なメディア。

（３）テクノロジーの実現要因その３：機械学習モデル

住宅ローンの説明書、申込書、給与明細、銀行取引明細書、住宅ローン返済能力評価フォームなどの文書は、有意義な洞察を得るために使用できる貴重な情報の豊富な情報源です。

ドキュメント処理用の人工知能は、ワークフローを合理化し、遅延を最小限に抑え、手動でのドキュメントの分類によって発生するエラーを削減できる強力なツールです。

推奨エンジンモジュールを使用すると、構造的特徴 (レイアウトベースのドキュメント分類)、テキスト特徴 (コンテンツベースのドキュメント分類)、またはその両方に基づいてドキュメントを識別し、自動的に分類できます。

これにより、ユーザーは給与明細、銀行取引明細書、法的文書、評価文書、住宅ローン返済能力評価レポート、通信文など、さまざまな住宅ローン特有の文書を自動的に分類できるようになります。

これにより、重要な情報がすぐに利用できるようになり、インテリジェントな意思決定が可能になり、リードタイムと資本投資までの時間が大幅に短縮されるため、手作業による文書管理のリスクとコストが排除されます。

これらのモデルは、ローン処理業者のアクティブリストの作成にも役立ちます。ドキュメントから抽出されたデータは、処理作業のアクティビティの標準リストを作成するモデルに送られます。これにより、処理の一貫性が向上し、処理時間が大幅に短縮されます。

機械学習アルゴリズムは、乱雑な入力を処理することで、高いレベルの精度と信頼性を提供します。ドキュメント分類にはさまざまな種類のアルゴリズムが利用できます。

数字を超えた世界

住宅ローン業界の事業環境には、デジタルソリューションにとどまらない大幅な変更が必要です。より焦点を絞った、目的を持ったアプローチが必要です。

スマートデジタル = デジタル機能 + 使いやすい人工知能。インテリジェントなデジタル機能とは、ビジネス理解と技術革新、人間の洞察力を組み合わせて、重要なビジネス上の問題を解決する能力です。インテリジェントデジタルプラットフォームは、デジタル接続、クラウドコンピューティング、人工知能を活用して、相互接続されたエコシステムを構築します。

インテリジェントデジタルモデルの主な属性は次のとおりです。