Meget tyder på, at de danske realkreditinstitutter kan spare milliarder på administrationsomkostninger. Sådan lyder vurderingen om mulighederne i AI i hvert fald fra en stribe internationale finanshuse og ledelseskonsulenter. Nordea har allerede i den seneste strategiplan tegnet perspektiverne: Målet er, at 90 pct. af alle låneansøgninger i Nordea Realkredit lynbehandles automatisk af AI i 2030. Der ligger og venter store omkostningsfordele for både institutter og kunderne, ikke mindst på grund af øget gennemsigtighed og skærpet priskonkurrence, skriver chefredaktør Morten W. Langer.
Nordeas ledelse leverede meget klare budskaber om bankens muligheder for at effektivere realkreditforretningen efter seneste kapitalmarkedsdag. Blandt andet forventes over 30 pct. kortere behandlingstid i realkreditprocesserne og en fordobling af rådgivernes effektivitet. Sara Mella, chef for Personal Banking, sagde: “For example, harmonizing mortgage processes across the Nordics by leveraging shared technology will deliver over 30% lower processing time and doubling the adviser efficiency.”
Nordea vil altså standardisere realkreditprocesserne på tværs af Norden og bruge den samme teknologi og i stigende grad AI-understøttede processer. Målet er, at 90 pct. af boliglånstilsagnene skal automatiseres inden 2030. CIO Kirsten Renner beskrev, hvordan AI skal anvendes i låneprocessen: “So we automate our processes, enrich them with AI data collection for faster origination, and we use AI productivity for smoother fulfillment.”
Det betyder, at langt hovedparten af den indledende kreditbeslutning om boliglån efter planen skal kunne gennemføres automatisk. AI skal bl.a. hente og bearbejde data, mens automatiseringen skal drive lånet videre gennem processen. Sara Mella sagde: ”Our advisers will be empowered with digital tools, real-time insights, while automated processes reduce administration, freeing up time for more customer meetings and better and more targeted advice.”
Realkredit er et af bankens fire hovedområder, hvor den vil hente sine nordiske skalagevinster. CEO Frank Vang-Jensen sagde: “That work is centered around 4 big product areas, mortgages, corporate lending, payment and savings.”
Der er udgivet flere analyser af mulighederne i at hente effektiviseringsgevinster ved brug af AI af internationale finanshuse og konsulenter. I en ny analyse fra BCG lyder vurderingen, at mortgagebranchen er langt fra at have høstet AI-gevinsten. I den nye rapport The State of AI Among Mortgage Lenders and Servicers fra den 28. september, udgivet af Mortgage Bankers Association og BCG, fremgår det, at realkreditbranchen halter efter banker og forsikringsselskaber i AI-modenhed.
Næsten alle respondenter i den amerikanske undersøgelse har én eller to AI-løsninger i produktion, men de ligger især inden for it, operations- og støttefunktioner – ikke i selve kerneprocesserne omkring kreditgivning og servicing. Branchen har i USA endnu ikke bredt dokumenteret markante forbedringer i cost-to-originate, kundeoplevelse eller risikoreduktion. Det samme synes at være tilfældet i Danmark, indikerer den økonomiske analyse af institutternes omkostningsudvikling nedenfor.
Morgan Stanley vurderer i en anden analyse, at den største AI-disruption kan komme fra kunden – ikke långiveren. I analysen The Overlooked AI Disruption in Home Financing lyder konklusionen, at den største effekt af AI ikke bliver billigere sagsbehandling hos bankerne, men at AI kan gøre kunderne langt mere effektive til løbende at refinansiere deres lån. I dag udnytter kun omkring 29 pct. af de amerikanske boligejere årligt økonomisk attraktive muligheder for førtidig indfrielse eller refinansiering. Antageligt er andelen ikke meget højere blandt danske boligejere. Morgan Stanley vurderer i sit basisscenarie, at AI kan løfte denne andel til 60 pct.
Kundernes disruption
Kundens AI-agent kan løbende overvåge renter, opdage, hvornår refinansiering bliver økonomisk attraktiv, sammenligne långivere, klargøre dokumentationen, personalisere ansøgningen og accelerere godkendelsen. Mulighederne kan have en meget interessant konkurrenceeffekt: AI kan på den ene side reducere långivernes omkostninger til låneomlægninger og øge kapaciteten. På den anden side kan teknologien øge prisgennemsigtigheden og gøre det lettere for aggressive mortgageudbydere at konkurrere, hvilket potentielt presser marginerne.
Morgan Stanleys egen vurdering er ligefrem, at disruption fra kundernes AI-agenter kan blive større end effektiviseringsgevinsten hos udbyderen.
Deloittes analyse Lead, Partner or Participate – Orchestration Choices for AI Banks går endnu videre: Konsulenthuset forestiller sig en stor bank, der gennem flere år har effektiviseret mortgage origination: kreditmodellerne er gode, beslutningerne hurtige og kundeoplevelsen forbedret. Problemet opstår, når f.eks. en stor tech- eller open-banking-platform lancerer sin egen AI-baserede boliglånssammenligning og ansøgningsproces. Kunden bruger så platformens AI-agent til at finde og etablere lånet. Banken leverer kun selve finansieringen i baggrunden.
Hvem ejer kunden?
Dermed kan banken have verdens mest effektive mortgage-fabrik – men en anden aktør ejer kunden, dataene og distributionsøkonomien. Konsulenthuset vurderer, at det kan give et strategisk valg mellem tre modeller: Lead: Banken ejer selv AI-agenten og hele mortgage-rejsen. Partner: Banken kobler sine produkter ind i større AI-økosystemer. Participate: Banken bliver primært produkt- og balanceleverandør til andre platforme.
For danske realkreditinstitutter er det et interessant perspektiv: AI handler ikke alene om at få omkostningen pr. lån ned. Det kan også ændre, hvem der ejer kundens vej frem til realkreditlånet.
McKinseys analyse The Decade to Redefine UK Banking fra september indeholder en meget relevant skelnen mellem to AI-strategier på mortgage. Den første er den inkrementelle model: AI læser dokumenter, kontrollerer indkomst og hjælper med underwriting, men kunden bevæger sig stort set gennem den eksisterende proces.
Den anden er den transformative model: Hele mortgage-rejsen redesignes omkring AI. Kunden går fra ansøgning til beslutning med minimal dokumentation, kontinuerlig digital verificering og efterfølgende løbende overvågning.
McKinsey fremhæver Lloyds som konkret eksempel. Banken har reduceret income verification i mortgage-processen til sekunder.
Den bredere pointe er, at den store besparelse ikke nødvendigvis ligger i at reducere arbejdstiden i hver enkelt delproces med 20 pct. Den ligger i at fjerne hele arbejdstrin og overleveringer mellem mennesker og systemer.
McKinsey vurderer bredt for europæiske banker – altså ikke specifikt mortgage – at agentiske operating models kan reducere cost/income med 15-20 pct.
Finanshuset ING har siden marts testet agentisk AI i den hollandske mortgage-forretning og er nu ved at skalere løsningen. Agenten analyserer især sager, der ellers ville kræve manuel vurdering, og leverer forklaringer og forslag til sagsbehandleren. Den endelige kreditbeslutning ligger fortsat hos et menneske. ING arbejder eksplicit mod “fully instant mortgages”, og banken har oplyst, at næste udrulning er planlagt til Tyskland.
På produktionssiden begynder teknologien at være stærk nok til at fjerne meget store mængder manuelt arbejde – TD’s 15 timer til tre minutter er det mest ekstreme konkrete eksempel.
Morten W. Langer
Pr. mdr.
349 kr.
Få straks adgang til denne artikel og alle andre artikler på ugebrev.dk
- Alle artikler på ugebrev.dk
- Om investering, finans, ledelse, samfundsansvar, life science og Bestyrelsesguiden.dk
- Daglige nyhedsmails med nyheder og analyser
