Banque

Découvrez comment Prevision.io exploite les données pour créer des modèles prédictifs immédiatement déployables dans vos applications ou dans la Citizen Data science Plateform et fournir à vos analystes un outil opérationnel d’intelligence prédictive.

Challenge

Des données plus nombreuses

L’ensemble du secteur financier – banque, assurance ou autres établissements – possède un volume important de données, générées par les nombreuses interactions avec leurs clients et l’ensemble de leurs transactions. Cependant extraire des informations utiles et immédiatement applicables nécessite un investissement important de temps et de ressources humaines sans garantie de mise en production des modèles.

Opportunité

L’Arrivée du Machine Learning

Pour appuyer les équipes de data science, la création automatique d’algorithmes de Machine Learning permet une exploitation exponentiellement plus rapide des données. Ceci permet la création d’un terrain propice au déploiement d’outils boostés à l’intelligence artificielle et utilisables par les métiers. L’exploitation automatique des données grâce à l’apprentissage automatisé est la clé pour améliorer la productivité des équipes et répondre aux problématiques telles que la fraude bancaire, la gestion du risque de crédit, et la satisfaction client.

Pourquoi Prevision.io ?

Prevision.io pour le secteur financier

Prevision.io aide les entreprises du secteur bancaire en fournissant une plateforme complète aussi bien à leur data scientists qu'aux business analysts. Pour les data scientists, ils bénéficient d'une plateforme complète, automatisée ou manuelle au choix, permettant de gérer l'ensemble du pipeline machine Learning de la connexion aux clusters Big Data jusqu'au déploiement des modèles. Les business analysts bénéficient de la Citizen Data science Platform leur permettant d'être autonome dans l'usage de ces modèles. L'ensemble avec des fonctions de monitoring et gestion des retours utilisateurs adéquats.

Augmentez vos capacités opérationnelles grâce à l’apprentissage automatique

Détection de fraude bancaire

Détection de fraude bancaire

Les cas de fraudes sont très courants avec des techniques toujours plus sophistiquées. Prevision.io va attribuer un score à chaque transaction effectuée en temps réel et ainsi faire ressortir celles dites “suspectes”. Cela permet d’identifier l’ensemble des activités frauduleuses avant que celles-ci ne causent trop de dommages. Prevision.io va aussi utiliser des techniques de deep Learning permettant de trouver des informations inédites au sein des populations étudiées. Voir le cas d'usage

Recouvrement de prêts

Recouvrement de prêts

Les banques sont continuellement confrontées à des clients qui ne remboursent pas leurs prêts personnels à temps. Jusqu’à présent, l’identification des clients à risque reposait principalement sur l’expertise des agents de recouvrement. En utilisant l'apprentissage automatique de Prevision.io, les banques sont désormais en mesure de mieux prédire les dates de recouvrement des créances, tout en augmentant leurs taux de recouvrement. Voir le cas d'usage

Score d'octroi

Score d'octroi

Le risque de crédit est le risque le plus répandu. Obtenir des modèles de prévision constitue, pour les banques souhaitant améliorer leur système de score d’octroi client et les simulations de crédit, une source d’informations incontournable. Prevision.io analyse l’ensemble des informations importantes pour établir un modèle prédictif des clients à risques ou non et prendre de meilleures décisions. Voir le cas d'usage

En 2018, les entreprises se concentreront sur l'opérationnalisation de l'intelligence artificielle, en particulier dans le Cloud, afin de créer, d'affiner, de déployer et d'améliorer plus facilement des environnements d'apprentissage automatique.

– Scott Zoldi, Chief Analytics Officer chez FICO (NYSE: FICO) –

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