Courtesy of YahooFinance
Mengatasi Hambatan Embedded Lending dengan Orkestrasi untuk Pengalaman Pinjaman Cepat
Menunjukkan bagaimana lapisan orkestrasi terpadu dengan pendekatan best-of-breed dapat mengurangi false positive AML dan meningkatkan pengalaman pelanggan dengan mempercepat proses keputusan kredit dalam embedded lending.
29 Agt 2025, 03.40 WIB
156 dibaca
Share
Ikhtisar 15 Detik
- Penerapan lapisan orkestrasi dapat meningkatkan pengalaman pelanggan dengan mempercepat proses pinjaman.
- Mengurangi false positives dalam proses AML adalah kunci untuk menjaga efisiensi dalam pembiayaan terintegrasi.
- Inovasi teknologi, seperti AI, memainkan peran penting dalam meningkatkan akurasi dan kecepatan pemrosesan kepatuhan.
Eropa, Eropa - Embedded lending membuka akses kredit secara luas sehingga pasar global dapat mencapai 7,2 triliun dolar pada tahun 2030, namun banyak sistem kepatuhan yang masih menggunakan aturan lama menghasilkan hingga 95% false positive, memperlambat proses dan membuat konsumen frustrasi.
Selain masalah AML, verifikasi pendapatan manual dan validasi dokumen menjadi hambatan yang signifikan, dimana 32% pemberi pinjaman menganggap ini paling memperlambat keputusan risiko dan 25% menyebut ini biaya tertinggi dalam proses mereka.
Lapisan orkestrasi terpadu dapat menghubungkan berbagai sistem kepatuhan seperti AML, KYC, verifikasi dokumen, dan deteksi penipuan dengan plug-and-play API sehingga mempercepat proses dan menurunkan notifikasi palsu, serta menyediakan jejak audit lengkap penting untuk regulasi.
Pendekatan berbasis risiko AML yang disesuaikan dengan preferensi risiko masing-masing lembaga sangat penting agar tidak ada kelebihan pemantauan yang menyebabkan false positive. Mesin AI yang mampu menganalisis ratusan ribu transaksi per detik membantu mengurangi false alert hingga 80%.
Orkestrasi memungkinkan pemberi pinjaman meluncurkan produk baru dengan cepat dan menyesuaikan kepatuhan untuk berbagai pasar, menghilangkan tekanan pada tim IT dan meningkatkan pengalaman pelanggan dengan proses pinjaman yang lebih cepat dan lancar.
Referensi:
[1] https://finance.yahoo.com/news/embedded-lending-bottlenecks-orchestration-mitigate-204055915.html
[1] https://finance.yahoo.com/news/embedded-lending-bottlenecks-orchestration-mitigate-204055915.html
Analisis Kami
"Pengembangan lapisan orkestrasi yang cerdas dan terintegrasi adalah langkah krusial untuk mengatasi jebakan compliance lama yang membebani proses embedded lending. Tanpa adaptasi teknologi ini, industri pinjaman digital akan terus kehilangan potensi pasar dan pelanggan karena pengalaman pengguna yang buruk."
Analisis Ahli
Yaacov Martin
"Lapisan orkestrasi bertindak sebagai penghubung utama yang dapat mengintegrasikan solusi terbaik untuk mengoptimalkan kepatuhan tanpa mengorbankan kecepatan, memungkinkan embedded lending mencapai janji pengalaman pinjaman yang mulus dan aman."
Prediksi Kami
Di masa depan, penggunaan lapisan orkestrasi berbasis AI dan integrasi berbagai layanan kepatuhan akan menjadi standar di embedded lending, memungkinkan proses pinjaman yang lebih cepat, akurat, dan minim risiko, sehingga meningkatkan kepuasan pelanggan dan pertumbuhan pasar global secara signifikan.
Pertanyaan Terkait
Q
Apa yang dimaksud dengan pembiayaan terintegrasi?A
Pembiayaan terintegrasi adalah pendekatan di mana pinjaman dan produk keuangan lainnya disisipkan ke dalam pengalaman pelanggan di berbagai platform.Q
Mengapa sistem AML tradisional menghasilkan banyak false positives?A
Sistem AML tradisional sering menggunakan filter yang terlalu sensitif atau luas, yang menyebabkan banyak transaksi yang sah terflag.Q
Apa peran lapisan orkestrasi dalam pembiayaan terintegrasi?A
Lapisan orkestrasi berfungsi untuk mengintegrasikan berbagai alat kepatuhan dan risiko, memudahkan pemrosesan dan mengurangi false positives.Q
Mengapa verifikasi pendapatan dianggap sebagai bottleneck oleh banyak pemberi pinjaman?A
Verifikasi pendapatan dianggap sebagai bottleneck karena proses manual yang memerlukan waktu dan sumber daya, memperlambat pengambilan keputusan.Q
Bagaimana AI dapat membantu mengurangi false positives dalam deteksi penipuan?A
AI dapat menganalisis data transaksi secara real-time dan menyesuaikan parameter untuk mengurangi jumlah false positives yang dihasilkan.