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Offres > Intelligence artificielle
Au sein du secteur bancaire, la question du risque lié aux crédits est une question majeure.
Il est primordial de les identifier afin de statuer sur cet accord.
L’analyse prédictive va permettre l’interprétation de données différentes, afin de révéler l’information sur la qualité du potentiel receveur en matière d’éligibilité.
L’analyse prédictive consiste à étudier l’historique des évènements existants pour prédire le comportement de futurs évènements. La mobilisation de cette logique peut être utilisée dans différents cas, comme : la qualification d’appel d’offres, la prévision des ventes, prédire l’absentéisme dans le travail, l’évaluation des risques, etc.
Données sur les comptes clients.
Les prêts immobiliers, à la consommation, etc
Analyser ces données afin de prévoir les facteurs à risque de crédit bancaire.
En se basant sur les facteurs de potentiels risques du crédit, le machine learning déterminne une corrélation entre l'ensemble de ces données afin d'en trouver les causes et ainsi de les prédire.
Mettre en avant les facteurs à risque pour les crédits bancaires et le risque d'une éventuelle fraude.