信用评分

通过利用Prevision.io,自动预测你的客户信用得分,以生成和部署大规模的高精度信用评分模型。

挑战

传统信用评分

今天,银行机构面临着数不胜数的客户还款违约。当提供贷款或信贷时,他们利用信用风险评估模型来帮助做出决定。模型的基础是信贷贷款人的信息 (年龄,以往贷款次数,等等),然后与预先定义的风险行为联系起来,从而区分“好的”和“坏的”候选人。但是,这种传统方法是建立在广义分类的基础上,往往不考虑客户情况或外部因素,导致模型缺乏精确性。

机会

利用机器学习改进风险模型

机器学习可帮助分析师改进信用评分模型,通过利用更多数据提供个性化的信用评分。它可以考虑各种新的因素,比如就业机会或者最近信用历史,从而更有效地预测每个客户的评分。这种更细粒度的风险评估方法使银行和个人贷款公司可以升级自己的信用评分技术,以及向客户提供更个性化的服务。

Prevision.io

利用Prevision.io进行信用评分

Prevision.io向团队提供一个自动化平台,以便根据你的企业数据与目标,迅速创建和部署机器学习模型。开始利用我们的自动化平台来提升你的信用评分模型。Prevision.io将帮助你的消费银行机构作出更明智的决定,使你的分析师团队拥有预测智能工具。

工具在用于识别危险行为的模型中非常有效,但是在我们的情况中,它可以使我们根据评分情况调整贷款金额,改善用户体验。

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