Notre client est un acteur NBFC dont la mission est de répondre aux diverses exigences de crédit des ménages et des entreprises mal desservis en leur fournissant un accès efficace et fiable au financement par l’emprunt.
Leur plateforme de dette diversifiée s’appuie sur un vaste réseau d’institutions financières partenaires, de plateformes technologiques (fintech) et d’autres entités pour initier des expositions financières, ainsi que des petites entreprises et des particuliers. Ils s’adressent également à un réseau tout aussi vaste d’investisseurs de différentes catégories afin d’accéder à des opportunités d’investissement dans les secteurs mal desservis de l’Inde.

1) Éliminer la déduplication
Le client avait besoin d’un processus de déduplication rationalisé pour identifier et rejeter les demandes de prêt (dans le cas où le client a déjà un prêt actif et atteint le nombre maximum de prêts qui peuvent être accordés). Ils ont été confrontés à des difficultés pour vérifier et prévenir la duplication au sein de leur écosystème.

2) Création de l’identification unique du client (UCIS)
Ils avaient besoin d’un système UCIS automatisé pour remplacer leur processus UCIS manuel qui manquait d’intégration dans l’ensemble de leurs produits. L’approche manuelle décousue empêchait l’équipe chargée des opérations internes d’obtenir une vue à 360 degrés de leur base de données clients.

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3) Gestion du portefeuille de clients pour la connaissance et l’analyse
Elles ont été confrontées à des difficultés pour effectuer des analyses, obtenir des informations et visualiser des données à partir de leurs données clients existantes (tous produits confondus) en raison du cloisonnement des données. Ils avaient donc besoin d’un système d’entreposage de données pour effectuer des analyses avancées et en temps réel en déplacement.

4) Analyse des risques et identification des créances douteuses
Elle souhaitait mettre en place un système automatisé d’analyse des données afin de minimiser le temps et les efforts manuels nécessaires à la réalisation d’analyses et à l’identification des actifs non performants par les différents secteurs d’activité internes.

1) Amélioration de l’accessibilité des données :
Permet une prise de décision rapide et éclairée en garantissant une vue unique des données exactes pour tous les produits de prêt.

2) Stockage optimisé des données :
Réduction du stockage de données de 13 To à 1 To en consolidant les informations provenant de diverses sources dans un système unifié (lac de données) pour un reporting efficace.

3) Détection efficace des fraudes et décaissement des prêts :
Mise en œuvre d’un système de renseignements historiques à l’aide d’un numéro d’identification unique du client pour la détection rapide des fraudes et le décaissement précis des prêts.

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4) Clôture mensuelle rapide des livres :
Réduction remarquable du délai de clôture des comptes mensuels, qui est passé de 10 jours ouvrables à un délai immédiat, ce qui a permis une analyse instantanée des données financières.

5) Amélioration de l’efficacité opérationnelle et réduction des erreurs :
L’automatisation du processus manuel de clôture des comptes a permis d’éliminer toute erreur, d’améliorer l’évaluation des performances des différents produits de prêt grâce à des informations en temps réel et d’accroître l’efficacité opérationnelle de 100 %.

6) Une vision proactive de l’activité :
Les parties prenantes disposent de données en temps réel pour prévoir la croissance de l’entreprise de manière proactive.