Uno de los desafíos vitales para los bancos ha sido un riesgo crediticio, ya que múltiples factores entran en la formación del perfil de riesgo de un individuo. El proceso es aún más complicado para los prestatarios de negocios, ya que los datos a través de diversos parámetros y períodos necesitan agregación y análisis para crear una imagen holística de riesgo.
Los bancos deben adoptar modelos de evaluación crediticia más innovadores que puedan analizar los grandes volúmenes de datos en poco tiempo y alterar dinámicamente los perfiles de riesgo considerando datos en tiempo real. La inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático (ML) desempeñan un papel importante en el procesamiento de estos datos. El número de empresas que usan AI más que duplicado en 2017-18, y el 40% de las organizaciones de servicios financieros lo aplican a riesgo. AI & ML combinados con la inteligencia de ubicación (LI) agrega valor auténtico a través de la cadena de valor crediticio que incluye el proceso de suscripción inicial, la medición y el análisis de riesgos, y más. Al aprovechar estas tecnologías, las compañías BFSI ofrecen una serie significativa sobre los modelos estadísticos tradicionales.
Desafíos abordados por el software de gestión de riesgos de crédito
- Falta de detección y verificación de fraudes
- Falta de herramientas de análisis de riesgo adecuadas
- Gestión de datos ineficientes
- Ausencia de clasificación de datos que conduce a un análisis ineficaz
Beneficios de la gestión de riesgos de crédito
Sistema central alimentando datos de delincuencia al motor de ventas
Descubra patrones y riesgos no visibles a través de métodos tradicionales
Perspectivas sobre las colecciones, morosidad para tomar decisiones de negocios
Añade una dimensión potente a la gestión del fraude
Crucial en la mitigación del riesgo y analizar la concentración de riesgo
¿Buscando transformar su gestión de riesgos de crédito?
Características del software de gestión de riesgos de crédito
Predicción y pronóstico de potencialmente riesgoso
Comprenda el perfil de crédito, la historia del reembolso y las tendencias de la delincuencia por ubicación.
Perfil de riesgo basado en mapas
Identifique las áreas positivas y negativas en términos de riesgo alto y bajo para ofrecer la aprobación de crédito.
Definición y análisis del área
Acelerar las aprobaciones y los rechazos Al considerar los niveles de morosidad existentes, establecimientos de negocios en áreas cercanas, etc. para identificar áreas de alto riesgo (negativas).
Tomar decisión informativa
Las recomendaciones basadas en la AI ayudan a los líderes empresariales a tomar decisiones rápidas informativas sobre los préstamos.
Planeación de recursos
Pronóstico de planificación de recursos basado en los antiguos motores basados en datos y aprendizaje automático (ML).
