Uso del aprendizaje automático en la calificación crediticia
Determinar los riesgos de impago de los préstamos y minimizar las pérdidas.
Reducción de los préstamos impagados en más de 90%
Determinación de probabilidades de impago concretas para cada cliente.
Préstamos más flexibles
Desafío
En Llamada de emergencia es un minipréstamo de 100 a 199 euros con un plazo de 1 a 2 meses. El método más utilizado para evaluar la solvencia es el informe SCHUFA. El grupo destinatario de la llamada de dinero urgente en parte ya tiene entradas en el SCHUFA. Por lo tanto, deben identificarse otras características distintivas en los grupos de clientes para evaluar su solvencia actual y, por lo tanto, su probabilidad de reembolso.
Solución
Nuestro algoritmo tiene en cuenta distintos datos, como la Historial de crédito, Transacciones o Actividades en las redes sociales para determinar la probabilidad de fallo. Se calcula en tiempo real en menos de 60 segundos. Esto permite al banco conceder préstamos más pequeños a clientes con una alta probabilidad de impago. También identifica las características de los clientes que tienen un impacto significativo en el comportamiento de reembolso.
Resultado
A través de la Clasificación de los clientes se pueden identificar los riesgos de impago y minimizar las pérdidas para el banco y los clientes. La tasa de morosidad de los préstamos se redujo en más de 90 %, y ello con la misma tasa de préstamo. En sólo 3 meses, los costes de desarrollo del Calificación crediticia.
¿Le interesan sus propios casos de uso?
Desafío
Una empresa automovilística desea visualizar diversos datos específicos del mercado para crear un Análisis de la competencia para el mercado estadounidense.
Solución
Habrá un interactivo y Aplicación flexible, que incluye de mapas diferentes con dos vistas distintas implementadas.
Resultado
Los mercados de referencia son identifica, analiza y visualiza. El distribuidor o el departamento de ventas correspondiente tienen la posibilidad de comparar la competencia directa con su propio producto y visualizar los datos pertinentes.
Nuestros casos prácticos
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Conocimientos de datos e IA
Creación conjunta de valor añadido a partir de los datos y la IA