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L’évaluation des risques d’un prêt bancaire

Analyse prédictive Machine Learning

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L’évaluation des risques d’un prêt bancaire

Comment évaluer les risques d’un prêt bancaire ?

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 : anticiper pour mieux décider

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.   

L’évaluation des risques d’un prêt bancaire à l'aide de IA

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Données historiques

Données sur les comptes clients. ​

Données actuelles

Les prêts immobiliers, à la consommation, etc​

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Analyse des données

Analyser ces données afin de prévoir les facteurs à risque de crédit bancaire.

neural

Machine learning

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.

Groupe 243
process

Analyse détaillée

Mettre en avant les facteurs à risque pour les crédits bancaires et le risque d'une éventuelle fraude.​

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