Le logiciel de souscription applique des algorithmes d’apprentissage automatique pour traiter rapidement les données des candidats, discerner les modèles, se comparer aux conditions actuelles du marché, identifier les drapeaux rouges et quantifier les risques. Étant donné que ces algorithmes évitent les erreurs humaines qui peuvent être commises par les processeurs de prêts, les agents de titre et les évaluateurs, le résultat est des décisions d’approbation plus précises et de meilleure qualité.
De plus, en travaillant 24/7, la souscription basée sur l’IA réduit également considérablement le temps nécessaire pour traiter une application: à partir du calendrier moyen actuel de l’industrie de 30 à 45 jours, les méthodes basées sur l’IA ont réduit cela à seulement huit minutes. Au revoir aux monticules de paperasse, à des délais de redressement et à des décisions d’approbation idiosyncratiques, et bonjour à un processus plus rapide, plus routiné et efficace qui est au profit des prêteurs et des emprunteurs.
Mais les avantages d’une réduction des coûts et des risques vont au-delà du prêteur pour inclure à la fois l’économie et la société. En permettant l’expansion de l’efficacité de l’échelle, les frais généraux de l’origine hypothécaire sont réduits, les économies et les avantages qui sont finalement transmis aux propriétaires. Une réduction du risque au niveau de l’application individuel entraîne une réduction des risques aux niveaux de l’entreprise et de l’industrie.
Et la réduction des risques dans l’industrie des prêts hypothécaires réduit naturellement l’exposition de l’ensemble de l’économie à un ralentissement du secteur du logement – comme ce qui s’est passé dans la bulle du logement et la grande récession ultérieure de 2008. Et, atteignant les objectifs jumeaux d’un risque minimisé avec les prêts maximisés favorise un taux de propriété à la maison, pour laquelle les avantages dépassent le simple fait de l’économie.
Les critiques peuvent exprimer leur inquiétude quant à la substitution de la prise de décision humaine par des méthodes axées sur la technologie. Mais il y a également des avantages à considérer pour cette transition. Contrairement aux souscripteurs et agents de prêt individuels, les algorithmes ne sont pas fatigués, commettent des erreurs arbitraires, se distraient ou ont les mêmes biais (explicites ou implicites) que les humains sont sujets.
Le jugement humain est sensible à la fois à l’erreur et à la variation idiosyncratique. Mais comme le processus décisionnel est standardisé auprès des candidats, l’IA est considérablement moins vulnérable aux accusations de discrimination qui ont tourmenté l’industrie des prêts pendant des décennies. Dites bonjour à la propriété étendue et au revoir à la redlining et au biais.
Pour ceux qui sont encore sceptiques, ces résultats souhaitables ne sont pas seulement des spéculations pures: elles se produisent déjà. À titre d’exemple, regardez simplement les compagnies de fusée (parent de l’hypothèque de fusée géante de prêt).
Ces dernières années, Rocket a transformé la manière dont les consommateurs achètent et refinancent les maisons, en commençant par la manière très visible dont les acheteurs de maison demandent une hypothèque. L’année dernière, Rocket a déployé une «plate-forme révolutionnaire alimentée par AI» appelée Rocket Logic qui réduit les temps de clôture de 25%, comme l’a rapporté Forbes. Cette amélioration de la productivité a vu la fusée des fusées une augmentation plus importante des origines du prêt que son concurrent de l’industrie le plus proche UWM Holdings (le plus grand prêteur hypothécaire aux États-Unis)
Mais ce gain ne se limite pas aux résultats de Rocket, mais s’étend également aux employés de Rocket. Armés d’outils basés sur des algorithmes, les employés de Rocket ont augmenté leur rémunération et leurs avantages en plus de leur productivité. La rémunération annuelle médiane des employés de Rocket dépasse actuellement 90 000 €, contre seulement 77 000 € à UWM.
De plus, Rocket fournit un large éventail de soutiens pour aider les membres de leur équipe à progresser – y compris les frais de scolarité, la formation via LinkedIn Learning et un programme de mobilité interne. Cela permet à Rocket de se concentrer sur le maintien des employés de haut niveau (et plus rémunérés), plutôt que de s’appuyer sur des travailleurs à bas salaire et peu qualifiés qui peuvent être facilement tournés dans et hors de l’économie et du cycle du logement qui fluctuent.
Cette réalisation a incité le directeur financier de Rocket à affirmer qu’ils «fournissent des résultats transformateurs tangibles à travers notre organisation» qui ont «déverrouillé plus d’un million d’heures de membre de l’équipe grâce à l’automatisation de l’IA avec des avantages qui continuent de se composer». Il n’est pas étonnant que Rocket fasse continuellement la liste des 100 meilleures entreprises de Fortune.
En fin de compte, l’adoption de l’IA dans les prêts hypothécaires ne concerne pas l’adaptation, il s’agit de progresser.
Les prêts hypothécaires ne se limiteront plus à la portée étroite des commis, des tableaux à feu et des calculatrices. Il évoluera plutôt en un système plus rapide, plus juste et plus efficace – et celui qui sert mieux non seulement les prêteurs et les emprunteurs, mais aussi le public. Le changement positif que l’IA apportera ne sera pas seulement important, il sera également partagé équitablement et démocratiquement. Pour quiconque navigue dans le voyage complexe vers l’accession à la propriété – sans cesse de ses tendances politiques – c’est un changement qui mérite d’être célébré.
