Pattern Recognition

Modélisation des risques/score de crédit

Banque

Cette technologie est souvent utilisée dans les prêts rapides de petits montants, lors de l’enregistrement de prêts express à la consommation dans des magasins immobiliers par des sociétés de crédit, dans le secteur des opérateurs mobiles ou des compagnies d’assurance.

La notation est l’attribution de points en remplissant un certain questionnaire élaboré par des évaluateurs du risque de crédit. Sur la base des résultats des points gagnés, le système décide automatiquement d’approuver ou de refuser d’accorder un prêt.

La modélisation des risques est une priorité élevée pour le secteur bancaire. Cela les aide à formuler de nouvelles stratégies pour évaluer leurs performances.

Grâce à la modélisation des risques, les banques sont en mesure d’analyser le taux de défaut et de développer des stratégies pour renforcer leurs programmes de prêt.

Avantages pour l'entreprise

La modélisation des risques est une priorité élevée pour le secteur bancaire. Cela les aide à formuler de nouvelles stratégies pour évaluer leurs performances. La modélisation du risque de crédit est l’un de ses aspects les plus importants. La modélisation du risque de crédit permet aux banques d’analyser la manière dont leur prêt sera remboursé.

Contrairement aux méthodes traditionnelles qui se limitent généralement aux informations essentielles telles que la cote de crédit, le ML peut analyser des volumes importants d’informations personnelles pour réduire les risques.

Faisabilité

Haut

Type d'expertise/domaine IA

Apprentissage automatique et statistiques

 

Données internes requises

Pointage de crédit, informations personnelles, empreinte numérique

 

Données externes possibles

FICO, Experian, TransUnion/Equifax

 

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