一家总部位于西欧的全球性银行于 20 世纪 90 年代中期开始将其贷款业务自动化。起初，它只关注整个流程的一个方面--生成贷款合同和抵押文件。该银行最初部署的是基于 DOS 的系统，但到 2000 年，已升级到业界领先的 HotDocs 系统。在接下来的几年中，该银行分阶段将 HotDocs 作为网络应用程序提供给全球 9,000 名客户代表使用。
HotDocs 因素
从效率的角度来看，HotDocs 为银行提供了一个巨大的改进，而以前的手工方法是由贷款专家创建一个文件规格列表，然后将其传递给文字处理库。该库将手动创建文档，然后将文档交还给贷款专家进行编辑审核，之后再将文档送回文字处理库，如此反复。虽然这种方法最终产生了可用于交易的文件，但成本高、耗时长，而且容易出现人为错误。
相比之下，HotDocs 使任何客户代表只需在一次访谈中输入特定交易数据，然后在几秒钟内生成合同和抵押品，并在执行前由专家进行审查。这一流程不仅速度更快、成本更低，而且生成的文件质量更高、风险更低，而这一优势与流程中人工互动的减少密不可分。
商业贷款流程其他部分的自动化
除了通过受控的自动化流程降低风险，以及通过 HotDocs 提高效率和文件质量外，银行管理层还希望实现贷款业务其他方面的自动化。数据路由尚未实现自动化，审批流程也很困难，需要对数百个（有时甚至数千个）不同的数据项进行人工合成和分析。
为了解决这些问题和其他问题，该银行创建并部署了一个专有的工作流程平台。该平台为银行的贷款业务提供了一个框架，将其组织成一个结构化的流程（工作流），分阶段收集数据，将数据传送给管理层审查，提供基本的数据分析和标记，并生成可用于交易的文件。
工作流程
银行的工作流程从打开案件档案开始，然后收集案件的基本信息--申请贷款的企业名称、贷款额度等。工作流程还参考内部和外部信贷系统，以建立贷款申请人的档案。工作流程的下一阶段涉及收集和分析具体案例的数据。为实现这一功能，该银行开发了另一项专有技术，并将其命名为 "专家贷款"（Expert Loan），这是一种专家系统，可收集高度结构化的特定贷款数据，并分析其是否符合预定标准。
专家贷款
Expert Loan 建立在 HotDocs 平台上，是一个分析性的数据收集序列，可扩展到垂直行业，如酒店、乳制品、汽车经销商等。除数据收集外，专家贷款还提供数据集分析，专门用于标记特定申请人的潜在问题领域。
交互式数据收集
专家贷款 "总共包括 6000 多个离散数据项的字段。然而，针对特定类型企业（如酒店）的商业贷款可能只需要几百个数据项。在申请贷款时提出数千个不必要的问题无疑会降低效率，而且还会造成混乱和误导。
通过使用 HotDocs 建立 Expert Loan，该银行能够利用 HotDocs 面试的高度互动性。在任何情况下都应该提出的问题可以集中在表单中，显示给每个新申请人。有条件的问题可以在表单中显示，也可以不显示，这取决于表单中其他问题的答案，或者这些问题可以与具有相同条件的其他问题组合成表单，只有在某些条件存在时才会显示。
贷款审批分析
由于商业贷款可能涉及数百万美元，因此银行采用严格的审批标准。其中一项标准是比较和分析数据项的内部一致性。例如，一家酒店申请 200 万美元贷款用于设施升级，如果该酒店有 200 间客房，那么申请的贷款将是一致的。但是，如果酒店只有 20 间客房，200 万美元的贷款可能就不一致了。虽然这只是一个简单的例子，但 Expert Loan 包含高度复杂的业务规则，可以标记出实际贷款人员可能会忽略的成千上万种不同的模糊不一致之处。
通过在专家贷款面试中编写必要的业务逻辑脚本，银行能够对答案进行颜色编码，以此来标记可能存在的不一致之处。例如，符合指导原则的答案将用绿色编码，可能不符合指导原则的答案将用琥珀色编码，不符合指导原则的答案将用红色编码。
如果客户代表在出现黄色和/或红色答案的情况下仍向审批官员推荐贷款，那么客户关系代表可以提供书面解释，说明为何应批准贷款，而不管是否与标准不符。专家贷款 "的内置逻辑可确保不会遗漏数据集中不明显的不一致之处，而这种可能性可能会导致灾难性的结果。
提高贷款审批人员的效率
在部署专家贷款系统之前，客户代表会撰写一份报告，解释建议批准贷款的原因。为了避免贷款官员需要进一步澄清贷款申请中的数据点，客户代表会将这些报告写得全面而详尽。贷款审批人员面临的挑战是从这些冗长的书面报告中提取相关事实。专家贷款系统解决了这一问题，使审批人员只需审查贷款申请中的数据点。对各个数据项进行颜色编码，进一步简化和保护了审批流程。
权利管理
银行工作流程系统的主要功能之一是防止欺诈，特别是借款人与客户代表之间的串通。工作流程防止串通的方法之一是权限管理。虽然客户代表可以在整个数据录入过程中访问专家贷款系统中的特定贷款面谈，但一旦完成面谈并提交审批，客户代表就会被锁定在面谈之外。
贷款获批后，客户代表可以重新进入面谈，但贷款获批所依据的数据集已被锁定。客户代表可以访问任何需要回答的附加字段。
文件生成
完整的数据集获得批准后，工作流程即可生成文档，整个过程只需几秒钟。文档可直接保存为 PDF 文件格式，并将剖析返回到工作流程中，从而为 HotDocs 流程应用程序、文档和数据集提供版本控制。
摘要
十多年来，该银行一直将 HotDocs 作为其信贷流程的一个组成部分，并为其客户制作了数百万份贷款和抵押文件。HotDocs 为该银行的贷款审批工作流程提供了几个不可或缺的部分，包括复杂的数据收集、精密的数据分析和文档生成。
编者按：本文最初发表于HotDocs.com。2024 年 6 月，Mitratech 收购了高级文档自动化平台 HotDocs。此后，我们对内容进行了更新，以纳入与我们的产品、法规变化和合规性相一致的信息。
