今日のペースの速い貸付環境では、金融機関は、貸付プロセスのあらゆる段階を通じて、より効率的で生産的で、顧客に対してより効率的で生産的で対応するように拡大する圧力に直面しています。これはローンの起源から始まります。通常、課題と複雑さが積まれているステージ。しかし、デューデリジェンスプロセス中に適切な先取特権分析がなければ、貸し手は借り手とその担保資産に関連する潜在的なリスクを評価する重大な問題に直面しています。
効率的なオンボーディングに対する最大の障害の1つは、将来の借り手に関する迅速で正確な洞察を得るための闘争です。この取り組みは、時間のかかるエラーが発生しやすいマニュアルプロセスに依存し続ける貸し手のためにさらに拡大されています。オンボーディング手順を最適化するために、貸し手は自動化、人工知能（AI）、機械学習などの高度な技術にますます目を向けています。これらのタイプのソリューションを組み込むことで、貸し手は専門家の高級インテリジェンスで迅速で自信のあるローンの決定を行うことができます。
AIと機械学習を活用することにより、Lendersは強力な検索を実行し、元の先取特権に関連するすべてのドキュメントを追跡し、迅速かつ効果的に結果を分析するために必要なツールを取得します。自動化されたソリューションは、多くの場合、次のような重要なデューデリジェンス負担を軽減するのに役立ちます。
- 他の貸し手に対する先取特権の優先順位の決定。
- 単一のローンの複数の借り手検索を統合する。
- UCCの修正、邪魔された資産、先取特権のステータスを迅速に識別する。
- 標準化された実用的な検索結果を取得します。そして
- 散在した、しばしば一貫性のない資産の説明にわたって重要なデータを利用します。
熟練したデューデリジェンスプロセスを完了するために、貸し手は、断片化されたデータソースとリアルタイムデータの不足によって困難になったタスクである単一のローンに関連するすべての資産と個人を適切に検査できる必要があります。さらに、複数の当事者がトランザクションに関連付けられている場合、すべてのコアドキュメントにアクセスして必要な情報を削減することは非常に面倒です。たとえば、複数の共同支持者を含む単一のローンには、数百ページの統一商法（UCC）の提出書類が含まれる場合があり、さまざまなソースの間に広がり、多数の修正を網羅しています。
AI駆動型のデューデリジェンスツールにより、貸し手はUCC検索結果の読みやすいスナップショットを作成できます。指定された基準を特定して適用する機能により、機械学習は、すべての借り手の先取特権の状態を強調する集約されたレポートを生成することで役立ちます。さらに、自動化されたレポートは、借り手が保有する先取特権の数、貸し手の利益と矛盾する先取特権、妨害された担保資産の立場と識別など、担保リスクの貴重な概要を提供できます。
機械学習によって生成されたレポートは、貸し手がさまざまな詳細セクションにドリルダウンできるようにする標準化された形式のデータを提供します。たとえば、貸し手は、UCC-1ファイリング番号、ファイリング日、有効期限、ステータス、ファイリング状態などの基本的なファイリング情報にアクセスできます。報告オプションには、債務者、保護された当事者、および担保をカバーする詳細な変更履歴も含まれています。これは、複数の場所に散らばっているか、複数のUCC修正を行ったために追跡するのが難しい情報です。
担保資産のリスクと先取特権の位置を評価する集約された組織化された先取特権の結果を調べることにより、貸し手はデューデリジェンスプロセスを最適化し、タイムリーに情報に基づいた決定を下すことができます。これらのタイプの自動化されたツールを、APIまたはアドオンを介して検索およびファイルプラットフォームに展開する – プロセスを合理化し、オンボーディングに必要な時間と労力を緩和するだけでなく、コスト削減、規制の信頼、より正確な洞察をもたらす可能性があります。
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