BIENVENUE DANS LE MONDE DU PRÊT ASSISTÉ PAR ORDINATEUR
HALO est un produit d’analyse doté d’une capacité d’IA/ML, qui vise à préqualifier les clients potentiels et à prendre des décisions de crédit automatisées pour les banques et les institutions financières. Les entreprises de crédit peuvent réduire le coût global du crédit en améliorant la qualité des versements.
HALO peut également améliorer l’efficacité du processus de souscription en réduisant le temps perdu avec les mauvais clients, augmentant ainsi le nombre d’approbations correctes.
Logiciel de souscription de crédit piloté par l’IA – HALO
HALO s’appuie sur la classe d’algorithmes d’apprentissage automatique Generative Adversarial Network.
En d’autres termes, il utilise des données statistiques pour obtenir des informations approfondies, précises et pratiques. Accélérez la souscription !
POURQUOI HALO ?
HALO offre des capacités de modélisation de haute précision qui modifient les données afin de fournir une vision équilibrée aux prêteurs.
Par conséquent, HALO fournit des informations réalistes, contrairement aux simples approches de notation sociale.
Les quatre principales catégories de données utilisées par HALO sont les suivantes :
Données du demandeur telles que les formulaires web ou les entrées physiques
Données relatives à l’encaissement, y compris les dates de paiement
Données sur le crédit, y compris les taux d’impayés
Données CX existantes pour comprendre le comportement des clients
LES INCONVÉNIENTS DE LA SOUSCRIPTION TRADITIONNELLE
Pourquoi devons-nous revoir la souscription traditionnelle ?
Parce qu’elles sont confrontées à quelques problèmes majeurs qui affectent négativement les résultats finaux du processus.
Les décisions de souscription traditionnelles sont basées sur des données limitées telles 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.
Il en résulte des pertes de temps, des coûts plus élevés et une précision moindre.
Les systèmes d’évaluation habituels (tels que FICO, CIBL, etc.) tendent à exclure de larges segments du marché potentiel en raison des limites des méthodes d’évaluation.
Ainsi, un nombre important de clients potentiels sont généralement mal ou pas du tout servis.
TÉMOIGNAGE D’UN CLIENT
La solution HALO est conçue pour apprendre d’elle-même, sans qu’il soit nécessaire d’ajuster manuellement les règles.L’équipe de Zuci a construit ce modèle en se basant sur les données historiques des prospects, des candidats et des consommateurs, avec la capacité de s’auto-apprendre et de se réapprendre en fonction des données mises à jour reçues par le système.
Zuci Systems a contribué à améliorer de manière significative la précision du rejet et de la sélection des pistes dans les 6 mois qui ont suivi la mise en œuvre.
Nous sommes convaincus que HALO continuera à nous apporter des améliorations significatives au fil du temps.
James C. JacobsonPrésident du First Financial Service Center
AVEC HALO, LE PRÊT À LA CONSOMMATION EST UNE BONNE SOLUTION
HALO offre de nombreux avantages par rapport à d’autres systèmes :
