Score d’Octroi

Des scores d'octroi 100% plus fiables pour attribuer à vos clients et vos prêts des niveaux de qualités de crédits inédits grâce à Prevision.io.

Challenge

Modélisation du risque de crédit

Aujourd'hui, les établissements bancaires sont confrontés à de nombreux défauts de paiement de leurs clients. Les équipes de statistique utilisent des modèles du risque crédit pour mesurer le risque de défaillance d’une contrepartie lors d’une décision de prêt. Les modèles sont basés sur les informations du prêteur (âge, nombre de prêts précédents, etc.), puis mis en corrélation avec le comportement à risque prédéfini afin de déterminer l’accord d’un prêt. Cependant, ces méthodes traditionnelles ne prennent pas toujours en compte la situation particulière des clients ou les facteurs externes, ce qui entraîne un manque de précision des scores d'octroi.

Opportunité

Mieux prédire le score d’octroi avec l’IA

Le machine Learning permet aux analystes d'améliorer le calcul des scores et leur donne des moyens d’évaluation inédits en utilisant davantage de données pour fournir des scores individualisés. Il peut prendre en compte de nouveaux facteurs tels que les opportunités d’emploi ou les antécédents de crédit récents pour prévoir plus efficacement le score de chaque client. Cette approche plus fine de l’évaluation des risques permet aux banques et aux sociétés de crédit d’améliorer leurs techniques de notation et de fournir des services plus personnalisés à leurs clients.

Pourquoi choisir prevision.io ?

Employer Prevision. io pour le score d’octroi

Prevision.io utilise la puissance du machine Learning pour fournir aux business analysts des prédictions parmi les plus fiables au monde grâce à des modèles performants, leur permettant de bénéficier d'une analyse du risque plus fine et permettant ainsi une attribution juste des prêts. Le niveau d'explications élevé permettant de comprendre exactement le comportement des modèles, aussi en phase de croisière qu'en période de crise économique.

L’outil est très performant pour identifier des modèles de comportement à risque, mais, dans notre cas, cela nous a également permis d’améliorer l’expérience utilisateur en adaptant les montant de prêt en fonction du score.

Etablissement Bancaire - Région Ile-de-France

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