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Souscription basée sur l’intelligence artificielle avec HALO

Souscription basée sur l’intelligence artificielle avec HALO

Solution de souscription de crédit

Une discussion récente avec un consultant senior de l’une des plus grandes banques du monde a révélé les défis de souscription suivants :

  • Il y a facilement 400 demandes de prêt entrantes par jour. Il est pratiquement impossible avec une équipe de 25 souscripteurs de valider ces demandes.
  • Nous n’avons pas une bonne maîtrise de la souscription – bien que les taux de perte globaux se situent dans nos fourchettes acceptables, ce que nous ne comprenons pas, c’est comment évaluer le risque au sommet de l’entonnoir afin que nous puissions développer notre marché.

C’est précisément là que HALO aide. Une solution de souscription comme HALO ne remplace pas votre processus de souscription existant mais le complète.

HALO crée un tableau de bord de souscription dynamique qui s’améliore constamment en fonction des entrées et des sorties du flux continu et identifie d’autres facteurs que les prêteurs ne prennent même pas en compte. HALO permet aux établissements de crédit de repousser les limites de la solvabilité en fonction de leur appétit pour le risque de crédit.

Des prêteurs nous ont dit qu’ils achetaient des pistes et accordaient des prêts à des candidats qu’ils ne devraient pas, et qu’ils transmettaient des pistes à des candidats qu’ils devraient. Les algorithmes d’apprentissage automatique de HALO construisent un modèle de notation en interrogeant tous les attributs d’entrée et de sortie pour effectuer une souscription basée sur l’intelligence artificielle. HALO aide les établissements de crédit à devenir plus intelligents et à financer davantage les bons commerçants et moins les mauvais.

Quelles sources de données les algorithmes d’intelligence artificielle de HALO utilisent-ils pour prendre des décisions de souscription ?

A. La source de l’application (canal marketing)
B. Le nombre de fois qu’un prêteur a vu la même « piste »
C. Les entrées fournies par le demandeur (et comment cela se compare aux données réelles que les prêteurs obtiennent sur les rapports de crédit et les relevés bancaires, etc.)
D. Démographie (géographie, industrie, âge, etc.)
E. Les attributs que les prêteurs reçoivent de la cote de crédit alternative (d’entreprises comme MicroBilt)
F. Les attributs que les prêteurs reçoivent de sources comme Experian pour la fraude à la vérification d’identité
G. Le flux de trésorerie et les transactions figurant sur les relevés bancaires du demandeur
H. Le choix du demandeur quant au montant, à la durée et au paiement
I. Type de compte bancaire
J. Date d’émission du numéro d’identification fiscale
K. Type d’entité commerciale (LLC, Corp, Sole Prop, etc.)
L. L’exécution effective des paiements du client à qui un prêteur a accordé une avance.

HALO aide finalement les prêteurs à comprendre tout de “AK” qui sert de prédicteur de la performance du prêt pour le ” Prêteur “.

Vasudevan Swaminathan

Bibliophile, Movie buff & a Passionate Storyteller. President @ Zuci systems