Indien PR-Vertrieb
Neu-Delhi [Indien], 2. Juli: In Indien gibt es über 6,3 Millionen KKMU mit einem unbefriedigten Kreditbedarf von fast 120 Milliarden US-Dollar. Der Zugang zu Kleinkrediten für KKMU ist oft ein langer und unsicherer Prozess. Die KKMU-Kreditlandschaft steht vor Herausforderungen bei der Kreditvergabe, die für die Genehmigung und Auszahlung von Krediten erforderlich ist. Für die Kreditvergabe sind die Finanzdaten des Antragstellers aus einer Vielzahl von Dokumenten wie Bilanzen, Cashflow- und Gewinn- und Verlustrechnungen erforderlich, um das Risiko und die finanzielle Gesundheit des Antragstellers einzuschätzen. Bei KKMU mangelt es häufig an Unterlagen und die Kredithistorie ist begrenzt, was es Kreditgebern erschwert, ihre Kreditanträge zu bearbeiten.
Viele Fintech-Unternehmen arbeiten mit Kreditgebern zusammen, um Kreditvergabeprozesse durch digitale Kreditvergabe, Kreditvergabesysteme und Automatisierung durch Nutzung von ML und intelligenten Systemen zu verbessern. Allerdings haben KKMU-Kreditgeber Schwierigkeiten, solche Systeme einzuführen, die mit standardmäßiger, umfassender Dokumentation für die Kreditvergabe arbeiten. KKMU-Kreditgeber müssen sich auf einjährige Kontoauszüge verlassen, um die finanzielle Gesundheit ihrer Antragsteller zu analysieren. Diese Kontoauszüge umfassen Hunderte von Seiten aufgrund von Transaktionen mit geringem Betrag und oft über verschiedene Bankkonten hinweg. Die Kreditabteilungen dieser Kreditgeber benötigen durchschnittlich 1–2 Tage, um diese Kontoauszüge zu analysieren. Daher benötigen KKMU-Kreditgeber schnellere Verarbeitungssysteme, um das unterversorgte KKMU-Segment zu bedienen.Finuit, eine Fintech-Abteilung von Quantrium, arbeitete im vergangenen Jahr mit einem wachsenden regionalen KKMU-Kreditgeber in Tamil Nadu zusammen, um dessen Underwriting-Prozess zu untersuchen. Sie haben eine Reihe intelligenter Dokumentenverarbeitungstools entwickelt, die auf die spezifischen Bedürfnisse von KKMU-Kreditgebern auf der Grundlage der verfügbaren Dokumente wie Bilanzen, Kontoauszüge, Gewinn- und Verlustrechnungen usw. eingehen. Arun S Iyer, Geschäftsleiter von Finuit, sagte: „ Der Kreditbedarf von KKMU ist komplex. Wir haben eine Lösung entwickelt, die vielseitig genug ist, um unstrukturierte Finanzdaten aus mehreren Datenquellen zu verarbeiten. Das übergeordnete Ziel bestand darin, den Prozess der Gewinnung wichtiger Erkenntnisse aus Kontoauszügen zu beschleunigen , NLP-Tools und Analysefähigkeiten''.
Der Bank Statement Analyzer von Finuit verarbeitet Kontoauszüge, um schnellere Kreditentscheidungen und Zeichnungsprozesse zu ermöglichen. Der Analysator nutzt KI- und ML-Technologie, um Daten aus Kontoauszügen der Bankkonten des Antragstellers zu extrahieren, um wichtige Kreditindikatoren wie Verdienst- und Ausgabemuster, ungewöhnliche oder unregelmäßige Überweisungen, die Identifizierung von Lieferanten und Händlern usw. zu analysieren. Die benutzerfreundliche Oberfläche des Bank Statement Analyzers verarbeitet Bilder von Kontoauszügen und Sparbüchern mehrerer Bankkonten, um innerhalb von 5 Minuten die Cashflow-Geschichten des Antragstellers abzuleiten.
Die Kontoauszugslösung bietet aussagekräftige Bonitätsindikatoren wie Einkommens- und Ausgabenmuster, ungewöhnliche oder unregelmäßige Überweisungen sowie Zahlungen von Lieferanten und Händlern. Der Kontoauszugsanalysator verwendet ein intern geschultes, dediziertes LLM zur Identifizierung wichtiger Informationen aus Transaktionsdetails, wie z. B. Kontrahent, Überweisungstyp, Kontrahententyp, UPI-IDs usw. Die Einkommens- und Ausgabenmuster werden anhand der Details und Informationen identifiziert extrahiert, durch ein ML-Modell.MV Ramarao, Produktmanager bei Finuit, erklärt: „Um sicherzustellen, dass die Lösung genaue und zuverlässige Ergebnisse liefert, haben wir Hunderte von Regeln erstellt. Diese Regeln wurden sorgfältig entwickelt, um die Lösung zu leiten und ihre Fähigkeit zu verbessern, präzise Transaktionsklassifizierungen und Erkenntnisse zu liefern.“
Finuit nutzt Datenverschlüsselungsmaßnahmen, um die Datenintegrität und -vertraulichkeit sicherzustellen. Es gibt strenge Zugriffskontrollen, um Daten vor potenziellen Verstößen zu schützen. Als sich entwickelndes Fintech-Unternehmen erforschen sie kontinuierlich neue Sicherheitsmaßnahmen und -mechanismen, um ihre Sicherheitsprotokolle zu aktualisieren.
„Unser Ziel war eine deutliche Verkürzung der Bearbeitungszeit ohne den Einsatz zusätzlicher Ressourcen. Und unsere Kunden sind von den Ergebnissen begeistert. Sie erledigen innerhalb von zwei Tagen, was früher eine Woche dauerte“, sagte Ramarao.Abschluss:
Finuit ist die Fintech-Abteilung von Quantrium, einem Bootstrapping-Unternehmen für KI-ML-IT-Dienstleistungen und -Produkte mit Hauptsitz in Chennai, Indien. Finuit ist auf die Entwicklung innovativer KI-gestützter Anwendungen für globale Organisationen spezialisiert. Das Unternehmen wird von erfahrenen Fachleuten mit jahrzehntelanger Erfahrung geleitet. Die Document Intelligence-Suite von Finuit umfasst Financial Statement Analyzer, Payslip Analyser, Passbook Analyser, Company Deep Forensics Tool und KYC Validator, Lösungen, die sich mit diesem Thema befassen die geschäftskritischen Anforderungen der Finanzdienstleistungsbranche.
Neu-Delhi [Indien], 2. Juli: In Indien gibt es über 6,3 Millionen KKMU mit einem unbefriedigten Kreditbedarf von fast 120 Milliarden US-Dollar. Der Zugang zu Kleinkrediten für KKMU ist oft ein langer und unsicherer Prozess. Die KKMU-Kreditlandschaft steht vor Herausforderungen bei der Kreditvergabe, die für die Genehmigung und Auszahlung von Krediten erforderlich ist. Für die Kreditvergabe sind die Finanzdaten des Antragstellers aus einer Vielzahl von Dokumenten wie Bilanzen, Cashflow- und Gewinn- und Verlustrechnungen erforderlich, um das Risiko und die finanzielle Gesundheit des Antragstellers einzuschätzen. Bei KKMU mangelt es häufig an Unterlagen und die Kredithistorie ist begrenzt, was es Kreditgebern erschwert, ihre Kreditanträge zu bearbeiten.
Viele Fintech-Unternehmen arbeiten mit Kreditgebern zusammen, um Kreditvergabeprozesse durch digitale Kreditvergabe, Kreditvergabesysteme und Automatisierung durch Nutzung von ML und intelligenten Systemen zu verbessern. Allerdings haben KKMU-Kreditgeber Schwierigkeiten, solche Systeme einzuführen, die mit standardmäßiger, umfassender Dokumentation für die Kreditvergabe arbeiten. KKMU-Kreditgeber müssen sich auf einjährige Kontoauszüge verlassen, um die finanzielle Gesundheit ihrer Antragsteller zu analysieren. Diese Kontoauszüge umfassen Hunderte von Seiten aufgrund von Transaktionen mit geringem Betrag und oft über verschiedene Bankkonten hinweg. Die Kreditabteilungen dieser Kreditgeber benötigen durchschnittlich 1–2 Tage, um diese Kontoauszüge zu analysieren. Daher benötigen KKMU-Kreditgeber schnellere Verarbeitungssysteme, um das unterversorgte KKMU-Segment zu bedienen.Finuit, eine Fintech-Abteilung von Quantrium, arbeitete im vergangenen Jahr mit einem wachsenden regionalen KKMU-Kreditgeber in Tamil Nadu zusammen, um dessen Underwriting-Prozess zu untersuchen. Sie haben eine Reihe intelligenter Dokumentenverarbeitungstools entwickelt, die auf die spezifischen Bedürfnisse von KKMU-Kreditgebern auf der Grundlage der verfügbaren Dokumente wie Bilanzen, Kontoauszüge, Gewinn- und Verlustrechnungen usw. eingehen. Arun S Iyer, Geschäftsleiter von Finuit, sagte: „ Der Kreditbedarf von KKMU ist komplex. Wir haben eine Lösung entwickelt, die vielseitig genug ist, um unstrukturierte Finanzdaten aus mehreren Datenquellen zu verarbeiten. Das übergeordnete Ziel bestand darin, den Prozess der Gewinnung wichtiger Erkenntnisse aus Kontoauszügen zu beschleunigen , NLP-Tools und Analysefähigkeiten''.
Der Bank Statement Analyzer von Finuit verarbeitet Kontoauszüge, um schnellere Kreditentscheidungen und Zeichnungsprozesse zu ermöglichen. Der Analysator nutzt KI- und ML-Technologie, um Daten aus Kontoauszügen der Bankkonten des Antragstellers zu extrahieren, um wichtige Kreditindikatoren wie Verdienst- und Ausgabemuster, ungewöhnliche oder unregelmäßige Überweisungen, die Identifizierung von Lieferanten und Händlern usw. zu analysieren. Die benutzerfreundliche Oberfläche des Bank Statement Analyzers verarbeitet Bilder von Kontoauszügen und Sparbüchern mehrerer Bankkonten, um innerhalb von 5 Minuten die Cashflow-Geschichten des Antragstellers abzuleiten.
Die Kontoauszugslösung bietet aussagekräftige Bonitätsindikatoren wie Einkommens- und Ausgabenmuster, ungewöhnliche oder unregelmäßige Überweisungen sowie Zahlungen von Lieferanten und Händlern. Der Kontoauszugsanalysator verwendet ein intern geschultes, dediziertes LLM zur Identifizierung wichtiger Informationen aus Transaktionsdetails, wie z. B. Kontrahent, Überweisungstyp, Kontrahententyp, UPI-IDs usw. Die Einkommens- und Ausgabenmuster werden anhand der Details und Informationen identifiziert extrahiert, durch ein ML-Modell.MV Ramarao, Produktmanager bei Finuit, erklärt: „Um sicherzustellen, dass die Lösung genaue und zuverlässige Ergebnisse liefert, haben wir Hunderte von Regeln erstellt. Diese Regeln wurden sorgfältig entwickelt, um die Lösung zu leiten und ihre Fähigkeit zu verbessern, präzise Transaktionsklassifizierungen und Erkenntnisse zu liefern.“
Finuit nutzt Datenverschlüsselungsmaßnahmen, um die Datenintegrität und -vertraulichkeit sicherzustellen. Es gibt strenge Zugriffskontrollen, um Daten vor potenziellen Verstößen zu schützen. Als sich entwickelndes Fintech-Unternehmen erforschen sie kontinuierlich neue Sicherheitsmaßnahmen und -mechanismen, um ihre Sicherheitsprotokolle zu aktualisieren.
„Unser Ziel war eine deutliche Verkürzung der Bearbeitungszeit ohne den Einsatz zusätzlicher Ressourcen. Und unsere Kunden sind von den Ergebnissen begeistert. Sie erledigen innerhalb von zwei Tagen, was früher eine Woche dauerte“, sagte Ramarao.Abschluss:
Finuit ist die Fintech-Abteilung von Quantrium, einem Bootstrapping-Unternehmen für KI-ML-IT-Dienstleistungen und -Produkte mit Hauptsitz in Chennai, Indien. Finuit ist auf die Entwicklung innovativer KI-gestützter Anwendungen für globale Organisationen spezialisiert. Das Unternehmen wird von erfahrenen Fachleuten mit jahrzehntelanger Erfahrung geleitet. Die Document Intelligence-Suite von Finuit umfasst Financial Statement Analyzer, Payslip Analyser, Passbook Analyser, Company Deep Forensics Tool und KYC Validator, Lösungen, die sich mit diesem Thema befassen die geschäftskritischen Anforderungen der Finanzdienstleistungsbranche.
