Datenüberprüfung per LLM: Oper stellt KI-gestützte Produkt Features vor
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Oper
![Geert van Kerckhoven, CEO und Mitgründer von Oper](https://www.it-finanzmagazin.de/wp-content/uploads/2024/07/linkedin.jpg)
Bei Oper sind wir bestrebt, Innovationen voranzutreiben, die den Bedürfnissen von sowohl Kreditgebern als auch Kreditnehmern gerecht werden. Diese KI-gestützten Add-ons stellen einen bedeutenden Fortschritt in unserer Mission dar, effizientere, genauere und benutzerfreundlichere Lösungen zur Immobilienfinanzierung zu schaffen. Diese Funktionen automatisieren nicht nur einen traditionell mühsamen Prozess, sondern stellen auch sicher, dass Kreditnehmern schneller und zuverlässiger geholfen wird.”
Geert van Kerckhoven, CEO und Mitgründer von Oper
Hauptvorteile der KI Add-ons umfassen:
1. Verbesserte Genauigkeit: Die KI-Technologie reduziere manuelle Fehler und stellt sicher, dass der Dokumenten- und Datenabgleich präzise und zuverlässig ist.2. Gesteigerte Effizienz: Durch die Automatisierung der Datenerfassung können Kreditgeber Kreditanträge schneller bearbeiten und sparen Zeit und Ressourcen. Nutzer können dadurch durchschnittlich bis zu 7 Stunden pro Antrag einsparen.
3. Verbesserte Kreditnehmererfahrung: Schnellere Bearbeitungszeiten führen zu einem „effizienteren Erlebnis für Kreditnehmer“, erhöhen die allgemeine Kundenzufriedenheit und verkürzen die Gesamtzeit bis zur Vertragsunterzeichnung.
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Oper
Die KI-gestützten Produktfeatures von Oper sind ab sofort für Kreditgeber verfügbar. Sie sollen Prüfungs- und Entscheidungsprozesse optimieren und ihre Betriebseffizienz verbessern.
Oper bietet cloudbasierte Software für die digitale Immobilienfinanzierung – auch als White-Label-Lösung für Geschäftsbanken. Das Unternehmen arbeitet mit 16 Finanzinstituten in sechs europäischen Ländern zusammen. Nach eigenen Erhebungen steigere es die Kundenkonvertierung um 27 %, liefere 81 % schnellere Entscheidungen bei Immobilienfinanzierungen und bis zu 90 % Genauigkeit bei Kreditanträgen beim ersten Versuch (First Time Right Score).aj
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