WELKOM BIJ
DE WERELD VAN AI-AANGEDREVEN LENINGEN
HALO is een analyseproduct met AI/ML-mogelijkheden, gericht op het vooraf kwalificeren van leads en het maken van geautomatiseerde kredietbeslissingen voor banken en financiële instellingen.
Kredietverstrekkers 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 bij slechte klanten te verminderen, waardoor het aantal juiste goedkeuringen toeneemt.
AI-gestuurde software voor kredietacceptatie – HALO
HALO wordt aangestuurd door de Generative Adversarial Network-klasse van machine learning-algoritmen.
Met andere woorden, het gebruikt statistische gegevens om diepgaande, nauwkeurige en praktische inzichten te verkrijgen.
Versnel acceptatie!
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:
Gegevens van de sollicitant
zoals webformulieren of fysieke invoer
Verzamel gegevens
inclusief betaaldata
Krediet gegevens
inclusief delinquentiecijfers
Bestaande CX-gegevens
klantgedrag te begrijpen
INCONVENIENTS DE SOUSCRIPTION TRADITIONNELLE
Waarom moeten we eigenlijk opnieuw kijken naar traditionele acceptatie? Welnu, ze zitten opgezadeld met een paar grote problemen die de eindresultaten van het proces negatief beïnvloeden.
Traditionele acceptatiebeslissingen zijn gebaseerd op beperkte gegevenspunten zoals betalingsgeschiedenis, schuld/kredietratio’s, kredietduur enzovoort. Beperkte gegevens leiden 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 lagere nauwkeurigheid.
Typische beoordelingssystemen (zoals FICO, CIBL enz.) hebben de neiging om grote segmenten van de potentiële markt buiten beschouwing te laten vanwege de beperkingen van scoremethodologieën. Een aanzienlijk aantal potentiële klanten wordt dus over het algemeen niet of te weinig bediend.
GETUIGENIS VAN DE KLANT
De HALO-oplossing wordt ingesteld om zelfstandig te leren, zonder dat handmatige aanpassing aan de regels nodig is. Het team van Zuci 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 bijgewerkte gegevens die door het systeem zijn ontvangen.
ZuciSystems hielp binnen 6 maanden na implementatie de nauwkeurigheid van leadafwijzing en leadselectie aanzienlijk te verbeteren. 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 wordt ingesteld om zelfstandig te leren, zonder dat handmatige aanpassing aan de regels nodig is. Het team van Zuci 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 bijgewerkte gegevens die door het systeem zijn ontvangen.
ZuciSystems hielp binnen 6 maanden na implementatie de nauwkeurigheid van leadafwijzing en leadselectie aanzienlijk te verbeteren. 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 RECHTS CONSUMENTENLENINGEN MET HALO
HALO biedt meerdere voordelen ten opzichte van andere systemen:
