WELKOM IN DE WERELD VAN AI POWERED LENDING
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 te verbeteren.
HALO kan ook het acceptatieproces efficiënter maken door de tijd die verloren gaat aan slechte klanten te verminderen, waardoor het aantal goedkeuringen toeneemt.
AI-gestuurde software voor kredietacceptatie – HALO
HALO wordt aangedreven door de Generative Adversarial Network-klasse van machine-learningalgoritmen.
Met andere woorden, het gebruikt statistische gegevens om diepe, nauwkeurige en praktische inzichten af te leiden. Versnel acceptatie!
WAAROM HALO?
HALO biedt zeer nauwkeurige modelleringsmogelijkheden die gegevens aanpassen om kredietverstrekkers een evenwichtig beeld te geven.
Hierdoor biedt HALO realistische inzichten, in tegenstelling tot louter sociale scoringsbenaderingen.
De vier belangrijkste gegevenscategorieën die HALO gebruikt zijn:
Gegevens van aanvragers zoals webformulieren of fysieke invoer
Incassodata inclusief betalingsdata
Kredietgegevens, waaronder delinquentiepercentages
Bestaande CX-gegevens om klantgedrag te begrijpen
INCONVENIENTS DE SOUSCRIPTION TRADITIONNELLE
Waarom moeten we het traditionele acceptatieproces eigenlijk opnieuw bekijken?
Wel, ze zitten opgezadeld met een paar grote problemen die een negatieve invloed hebben op de eindresultaten van het proces.
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 in acceptatiebeslissingen die uiteindelijk van invloed zijn op het marktaandeel.
Het resultaat is meer tijd, hogere kosten en een 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 de scoringsmethoden.
Zo wordt een aanzienlijk aantal potentiële klanten over het algemeen onderbediend of helemaal niet bediend.
GETUIGENIS VAN EEN 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.
Zuci Systems heeft binnen 6 maanden na de implementatie geholpen om de nauwkeurigheid van het afwijzen van leads en de nauwkeurigheid van de leadselectie aanzienlijk te verbeteren.
We hebben er alle vertrouwen in dat HALO ons na verloop van tijd aanzienlijke verbeteringen zal blijven bieden.
James C. JacobsonPresident bij First Financial Service Center
GETUIGENIS VAN EEN 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.
Zuci Systems heeft binnen 6 maanden na de implementatie geholpen om de nauwkeurigheid van het afwijzen van leads en de nauwkeurigheid van de leadselectie aanzienlijk te verbeteren.
We hebben er alle vertrouwen in dat HALO ons na verloop van tijd aanzienlijke verbeteringen zal blijven bieden.
James C. JacobsonPresident bij First Financial Service Center
KRIJG RECHTS CONSUMENTENLENINGEN MET HALO
HALO biedt meerdere voordelen ten opzichte van andere systemen:
