Services professionnels pour les télécommunications

Aperçu

Segmentation

Fiches d’évaluation

Acquisition

Meilleure action suivante

Taux d’attrition

Gestion des dettes

Fiches d’évaluation

Des méthodes statistiques et des techniques d’apprentissage automatique (Machine Learning) permettent d’analyser les données disponibles et, grâce à la modélisation prédictive, de résumer les informations à une valeur unique, le score de risque de crédit, qui représente :​

  • Propension au défaut de paiement sur un crédit​
  • Propension au retard de paiement ou à l’insolvabilité

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.​

Credit Scoring

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.

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