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Aperçu

Fiches d’évaluation

Gestion des dettes

Scorecards de crédit

Nous élaborons des fiches d’évaluation prédictives pour les comportements et les demandes afin d’estimer la probabilité des comportements suivants :

  • Défaut de paiement
  • Retard de paiement
  • Paiement des arriérés

Utilisez des fiches d’évaluation en temps réel pour informer vos décisions concernant la création du prêt, sa tarification et les conseils marketing tout au long du trajet du client.

Scorecards de création

Les prêteurs utilisent désormais un traitement avancé des données client afin de réduire le risque de prêt.Des méthodes statistiques et des techniques d’apprentissage automatique (Machine Learning) permettent d’analyser les données disponibles et de les résumer à une valeur unique, le score de risque de crédit, qui représente le risque de prêt pour chaque enregistrement.

Le Credit Scoring est une forme d’intelligence artificielle basée sur la modélisation prédictive. Il évalue la probabilité d’un défaut de paiement, d’un retard de remboursement, ou même de l’insolvabilité du client.Un score de crédit élevé indique au prêteur que le client a une solvabilité perçue élevée.Une fois créé, le modèle prédictif « apprend » en comparant les données accumulées sur un client à celles d’un groupe de clients similaires et à d’autres données pour prédire la probabilité que ce client ait un comportement spécifique à l’avenir.

Fiches d’évaluation de comportement

Nous concevons des modèles de fiche d’évaluation décrivant la propension à des comportements prédéfinis, désirables ou non, sur la base des risques dans une base de clientèle existante.Par exemple, un score de comportement sur le risque de défaut de paiement intervient lors des prises de décisions concernant la gestion des comptes, telles que la limite de crédit, la gestion des dépassements de limite, l’offre de nouveaux produits et autres.

Fonctionnalités de la solution​

  • Standardiser les scores de crédit des clients par tranches
  • Réduire le taux de défauts de paiement attendus
  • Augmenter les taux d’approbation automatique pour les clients à risque minimal

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