Comment l'intelligence artificielle peut aider à la notation de crédit | IA de notation de crédit
Résumé
La qualité du processus de souscription est essentielle au succès des activités de prêt. L'automatisation complète du processus avec un modèle d'apprentissage automatique qui prend une décision a considérablement amélioré la qualité du portefeuille de prêts et augmenté la vitesse de prise de décision. Nous avons développé un modèle pour prédire les événements de défaut de paiement des emprunteurs. Le modèle s’est révélé supérieur aux performances humaines et a amélioré la santé du portefeuille de prêts. Cela a également permis à l'emprunteur de vivre une expérience positive grâce à des décisions rapides concernant sa demande de prêt.
Défi
Le client a demandé d'automatiser le processus de souscription et nous a mis au défi de fournir des modèles d'apprentissage automatique supérieurs aux performances expertes d'un souscripteur. Le modèle a été développé et testé sur un ensemble limité de demandes de prêt. Des sources externes d'informations sur la solvabilité ont dû être testées et proposées.
Solution par AI Superior
Nous avons développé un composant d'IA pour automatiser entièrement le processus de souscription. Plus de 800 fonctionnalités ont été extraites de 14 sources de données différentes. Le composant est basé sur une approche d'apprentissage automatique de pointe pour prédire la probabilité de défaut d'un emprunteur potentiel.
Résultat et implications
La solution améliore la performance du portefeuille grâce à la baisse du nombre de clients acceptés avec des prêts en défaut tout en maintenant le taux d'acceptation global des nouveaux clients. De plus, les solutions développées ont considérablement augmenté la vitesse de prise de décision, réduisant le processus de quelques heures ou une journée à une simple fraction de minute.
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