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LE MONDE DES PRÊTS ALIMENTÉS PAR L’IA
HALO est un produit d’analyse doté d’une capacité AI/ML, destiné à pré-qualifier les prospects et à prendre des décisions de crédit automatisées pour les banques et les institutions financières.
Les entreprises de prêt peuvent réduire le coût global du crédit en améliorant la qualité des décaissements de prêts. HALO peut également améliorer l’efficacité du processus de souscription en réduisant le temps perdu sur les mauvais clients, augmentant ainsi le nombre d’approbations correctes.
Logiciel de souscription de crédit basé sur l’IA – HALO
HALO est piloté par la classe Generative Adversarial Network d’algorithmes d’apprentissage automatique.
En d’autres termes, il utilise des données statistiques pour en tirer des informations approfondies, précises et pratiques.
Souscription accélérée !
POURQUOI HALO ?
HALO offre des capacités de modélisation de haute précision qui modifient les données pour fournir une vue équilibrée aux prêteurs. En conséquence, HALO fournit des informations réalistes, contrairement aux simples approches de notation sociale. Les quatre principales catégories de données utilisées par HALO incluent :
Données du candidat
tels que des formulaires Web ou des entrées physiques
Données de collecte
y compris les dates de paiement
Données de crédit
qui incluent les taux de délinquance
Données CX existantes
comprendre le comportement des clients
INCONVENIENTS DE SOUSCRIPTION TRADITIONNELLE
Pourquoi devons-nous de toute façon revoir la souscription traditionnelle ? Eh bien, ils sont aux prises avec quelques problèmes majeurs qui affectent négativement les résultats finaux du processus.
Les décisions de souscription traditionnelles sont basées sur des points de données limités tels que l’historique des paiements, les ratios dette/crédit, la durée du crédit, etc. Des données limitées conduisent à une prise de décision sous-optimale.
Les processus manuels ont tendance à induire des biais dans les décisions de souscription qui, en fin de compte, ont un impact sur la part de marché. Le résultat est plus de temps, des coûts plus élevés et une précision moindre.
Les systèmes de notation typiques (tels que FICO, CIBL, etc.) ont tendance à laisser de côté de larges segments du marché potentiel en raison des limites des méthodologies de notation. Ainsi, un nombre important de clients potentiels sont généralement mal desservis ou totalement non desservis.
TÉMOIGNAGE CLIENT
La solution HALO s’installe pour apprendre par elle-même, sans avoir besoin d’ajustement manuel aux règles. L’équipe de Zuci a construit ce modèle basé sur les données historiques des prospects, des candidats et des consommateurs avec la possibilité de s’auto-former et de se recycler en fonction de toutes les données mises à jour reçues par le système.
ZuciSystems a permis d’améliorer considérablement la précision du rejet des prospects et la précision de la sélection des prospects dans les 6 mois suivant la mise en œuvre. Nous sommes convaincus que HALO continuera à nous apporter des améliorations significatives au fil du temps.
James C. Jacobson
Président chez First Financial Service Center
TÉMOIGNAGE CLIENT
La solution HALO s’installe pour apprendre par elle-même, sans avoir besoin d’ajustement manuel aux règles. L’équipe de Zuci a construit ce modèle basé sur les données historiques des prospects, des candidats et des consommateurs avec la possibilité de s’auto-former et de se recycler en fonction de toutes les données mises à jour reçues par le système.
ZuciSystems a permis d’améliorer considérablement la précision du rejet des prospects et la précision de la sélection des prospects dans les 6 mois suivant la mise en œuvre. Nous sommes convaincus que HALO continuera à nous apporter des améliorations significatives au fil du temps.
James C. Jacobson
Président chez First Financial Service Center
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HALO offre de multiples avantages par rapport aux autres systèmes :
