SOLUTIONS PROPULSÉES PAR IA
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Le défi .

  • De nombreuses institutions financières disposent d'algorithmes basés sur des règles pour déterminer si un client est éligible à un prêt, en utilisant souvent l'historique des paiements comme facteur principal.
  • Cependant, de nombreux autres facteurs, tels que les données démographiques, peuvent avoir une incidence sur la probabilité qu'un client ne rembourse pas un prêt.
  • Les algorithmes avancés de Machine Learning tels que l'apprentissage en profondeur peuvent être puissants pour prédire le défaut de paiement sur les prêts, mais les décisions sont difficiles à interpréter et à expliquer.
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La solution .

  • Conçu et construit un modèle d'apprentissage automatique pour prédire le risque qu'un client fasse défaut sur un prêt, en utilisant des algorithmes ML interprétables.
  • Intégré le modèle dans les systèmes d'entreprise pour l'approbation automatique des hypothèques en quelques minutes à l'aide de quelques informations clés.
  • Création de rapports pour expliquer le fonctionnement de l'algorithme et déterminer pourquoi une décision spécifique (approbation ou non) a été prise pour garantir la responsabilité.
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Les résultats .

  • Réduction du taux de défaillance hypothécaire.
  • Réduction du coût de l'évaluation du risque de crédit.
  • Amélioration de l'expérience client en permettant une approbation de crédit rapide de n'importe où.
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