Sistem Prediksi Kelayakan Pinjaman

Deskripsi

Staf bank sering menghadapi kesulitan dalam mendapatkan informasi yang konsisten dan akurat terkait pinjaman. Informasi yang diperlukan untuk melayani nasabah biasanya tersebar di berbagai dokumen yang menyebabkan ketidakkonsistenan dan keterlambatan dalam memperoleh informasi yang diperlukan, yang dapat menghambat efisiensi kerja staff dan dapat mengakibatkan pemberian informasi yang salah atau tidak lengkap kepada nasabah, yang pada akhirnya dapat mempengaruhi kepuasan dan kepercayaan nasabah terhadap bank. Selain itu, proses evaluasi kelayakan peminjam saat ini sering dilakukan secara manual, yang sangat memakan waktu. Staf harus mengumpulkan dan menganalisis berbagai data seperti riwayat kredit dan informasi lain secara manual yang membuka peluang kesalahan dan ketidakakuratan dalam penilaian. Proses manual ini tidak hanya memperlambat waktu respon terhadap pengajuan pinjaman, tetapi juga meningkatkan risiko penilaian yang tidak objektif dan potensi kerugian bagi bank jika pinjaman diberikan kepada peminjam yang tidak layak. Untuk mengatasi masalah informasi yang tidak konsisten dan lambat, kami mengusulkan pengembangan fitur chatbot dalam aplikasi web untuk staf bank. Chatbot ini akan menyediakan jawaban cepat, akurat, dan konsisten mengenai informasi pinjaman. Dengan chatbot yang dapat diakses kapan saja. Hal ini akan meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi kesalahan informasi, dan memastikan nasabah mendapatkan layanan yang cepat dan memuaskan. Selanjutnya kami mengembangkan fitur prediksi kelayakan peminjam berbasis machine learning. Sistem ini akan menganalisis data peminjam secara otomatis. Sehingga menghasilkan penilaian yang cepat, objektif, dan akurat. Fitur ini tidak hanya akan mempercepat proses persetujuan pinjaman, tetapi juga mengurangi risiko penilaian yang tidak tepat dan meningkatkan keandalan keputusan pemberian pinjaman. Dengan demikian, aplikasi web ini akan membantu bank dalam mengelola risiko dengan lebih baik dan meningkatkan efisiensi serta akurasi dalam proses pemberian pinjaman.