HALO-logo

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:

Why Halo icon

Gegevens van de sollicitant
zoals webformulieren of fysieke invoer

Why Halo icon

Verzamel gegevens
inclusief betaaldata

Why Halo icon

Krediet gegevens
inclusief delinquentiecijfers

Why Halo icon

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.

Disadvantage of Traditional Underwriting

Traditionele acceptatiebeslissingen zijn gebaseerd op beperkte gegevenspunten zoals betalingsgeschiedenis, schuld/kredietratio’s, kredietduur enzovoort. Beperkte gegevens leiden tot suboptimale besluitvorming.

Traditional Underwriting

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.

Drawback of Traditional Underwriting

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:

Infographic HALO Advantage

HALO belooft een game-changer voor het acceptatieproces.
0%
Toename van kredietwaardige leners
0%
Vermindering van verliezen
0%
Verbetering van de algehele acceptatie-efficiëntie

KRIJG VANDAAG NOG KREDIETSCHAPPELIJKE 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!

WAAROM HALO LEVERT BETERE RESULTATEN

HALO maakt gebruik van een op machine learning gebaseerd scoremodel, dat helpt bij het elimineren van slechte leads en het goedkeuren van goede leads door gegevens uit het verleden te analyseren. Zo helpt het geldschieters om meer van de juiste handelaren te financieren en minder van de verkeerde! Het voert krachtige Big Data-analyses uit van kredietrapporten, bankafschriften en andere relevante gegevens om een scorekaart op te bouwen – die zichzelf continu traint en verbetert!

Vergroot uw marktaandeel, bereik sneller meer klanten, minimaliseer fouten en verlaag uw kosten.
Ontdek hoe HALO uw acceptatieproces kan transformeren!

[contact-form-7 id=”3594″ title=”Halo Ontdek hoe”]