Slider-1_Image-compressed_image IDENTIFICEREN
KREDIETWAARDIGE LENERS
OP SCHAAL
Slider-2_Image-compressed_image VERBETEREN
LEAD REJECTION AND
SELECTION ACCURACY
Slider-3_Image-compressed_image VERMINDEREN
OPERATIONELE BANDBREEDTE
VOOR KREDIETBEOORDELING

    Slider-1_Image-compressed_image IDENTIFICEREN
    KREDIETWAARDIGE LENERS
    OP SCHAAL
    Slider-2_Image-compressed_image VERBETEREN
    LEAD REJECTION AND
    SELECTION ACCURACY
    Slider-3_Image-compressed_image VERMINDEREN
    OPERATIONELE BANDBREEDTE
    VOOR KREDIETBEOORDELING

      WELKOM BIJ
      DE WERELD VAN AI-AANGEDREVEN LENINGEN

      HALO is een analyseproduct met AI/ML-mogelijkheden, gericht op het pre-kwalificeren van leads en het nemen van geautomatiseerde kredietbeslissingen voor banken en financiële instellingen.

      Kredietondernemingen kunnen de totale kredietkosten verlagen door de kwaliteit van de uitbetalingen van leningen te verbeteren. HALO kan ook de efficiëntie van het acceptatieproces verbeteren door de tijd die verloren gaat aan slechte klanten te verminderen, waardoor het aantal juiste goedkeuringen toeneemt.

      AI-gestuurde software voor kredietacceptatie – HALO

      HALO is driven by the Generative Adversarial Network class of machine learning algorithms.
      In other words, it uses statistical data to derive deep, accurate and practical insights.
      Expedite Underwriting!

      WAAROM HALO?

      HALO biedt zeer nauwkeurige modelleringsmogelijkheden die gegevens aanpassen om kredietverstrekkers een evenwichtig beeld te geven. Als gevolg hiervan biedt HALO realistische inzichten, in tegenstelling tot louter sociale scoringsbenaderingen. De vier belangrijkste gegevenscategorieën die HALO gebruikt, zijn onder meer:

      Gegevens sollicitant
      zoals webformulieren of fysieke invoer

      Verzamelgegevens
      inclusief betalingsdata

      Kredietgegevens
      waaronder wanbetalingspercentages

      Bestaande CX-gegevens
      om klantgedrag te begrijpen

      NADELEN VAN TRADITIONEEL ONDERSCHRIJVING

      Waarom moeten we eigenlijk opnieuw kijken naar traditionele acceptatie? Welnu, ze worden opgezadeld met een paar grote problemen die de eindresultaten van het proces negatief beïnvloeden.

      Traditionele acceptatiebeslissingen zijn gebaseerd op beperkte gegevenspunten zoals betalingsgeschiedenis, schuld/kredietverhoudingen, kredietlengte enzovoort. Beperkte data leidt tot suboptimale besluitvorming.

      Handmatige processen hebben de neiging om vooroordelen te veroorzaken bij acceptatiebeslissingen die uiteindelijk van invloed zijn op het marktaandeel. Het resultaat is meer tijd, hogere kosten en een lagere nauwkeurigheid.

      Typische ratingsystemen (zoals FICO, CIBL enz.) hebben de neiging om grote segmenten van de potentiële markt buiten beschouwing te laten vanwege de beperkingen van scoringsmethodologieën. Een aanzienlijk aantal potentiële klanten wordt dus over het algemeen onvoldoende of helemaal niet bediend.

      GETUIGENIS VAN DE KLANT

      De HALO-oplossing is ingesteld om zelfstandig te leren, zonder handmatige aanpassing aan de regels. Zuci’steam heeft dit model gebouwd op basis van historische gegevens van leads, sollicitanten en consumenten met de mogelijkheid om zichzelf te trainen en opnieuw te trainen op basis van alle bijgewerkte gegevens die door het systeem zijn ontvangen.

      ZuciSystems heeft de nauwkeurigheid van leadafwijzing en leadselectie aanzienlijk verbeterd binnen 6 maanden na implementatie. We zijn ervan overtuigd dat HALO ons in de loop van de tijd aanzienlijke verbeteringen zal blijven bieden.

      James C. Jacobson
      President bij First Financial Service Center

      GETUIGENIS VAN DE KLANT

      De HALO-oplossing is ingesteld om zelfstandig te leren, zonder handmatige aanpassing aan de regels. Zuci’steam heeft dit model gebouwd op basis van historische gegevens van leads, sollicitanten en consumenten met de mogelijkheid om zichzelf te trainen en opnieuw te trainen op basis van alle bijgewerkte gegevens die door het systeem zijn ontvangen.

      ZuciSystems heeft de nauwkeurigheid van leadafwijzing en leadselectie aanzienlijk verbeterd binnen 6 maanden na implementatie. We zijn ervan overtuigd dat HALO ons in de loop van de tijd aanzienlijke verbeteringen zal blijven bieden.

      James C. Jacobson
      President bij First Financial Service Center

      KRIJG CONSUMENTENLENINGEN GOED MET HALO

      HALO biedt meerdere voordelen ten opzichte van andere systemen:

      HALO belooft een game-changer te zijn voor het acceptatieproces.
      0%
      Toename kredietwaardige kredietnemers
      0%
      Vermindering van verliezen
      0%
      Verbetering van de algehele verzekeringstechnische efficiëntie

      KRIJG VANDAAG KREDIETWAARDIGE LENERS

      Het op mijlpalen gebaseerde prijsmodel van HALO vertaalt zich in een kostenvoordeel van 40% in vergelijking met concurrenten.
      Ontdek hoe HALO uw organisatie kan helpen de efficiëntie te verbeteren!

        Bank- en financiële diensten

        WHY HALO DELIVERS BETTER RESULTS

        HALO uses a machine-learning-based scoring model, which helps eliminate bad leads and approve good leads, by analyzing past data. Thus it helps lenders fund more of the right merchants and less of the wrong ones! It performs powerful Big Data analyses of credit reports, bank statements, and other relevant data to build a scorecard — that self-trains and improves itself continuously!

        Expand your market share, reach more customers faster, minimize errors, and cut your expenses.
        Find out how HALO can transform your underwriting process!