Scoring ML entraîné sur
vos propres prêts
Les modèles de risque apprennent de votre historique de remboursement, sont réentraînés à mesure que le portefeuille grandit et sont surveillés pour détecter les évolutions de vos emprunteurs. Chaque score est accompagné des facteurs qui l’expliquent.
- Vos prêts
- entraînent chaque modèle
- Réentraîné
- à mesure que le portefeuille grandit
- Dérive
- suivi intégré
- Facteurs
- expliqués pour chaque score
Sa place dans le cycle de vie du prêt
Capacités
Des modèles qui connaissent
vos emprunteurs
Vos données
Historique de remboursement issu de votre propre portefeuille.
Réentraînement
De nouvelles versions à mesure que les données augmentent.
Suivi de la dérive
Alertes quand le portefeuille change.
Explications
Principaux facteurs pour chaque score.
Champion et challenger
Testez un nouveau modèle sur une partie du trafic.
Gouvernance
Fiches modèle et validation avant la mise en production.
Comment cela fonctionne
De l’historique à
un modèle en production
- 01RecouvrerVotre historique de remboursement.
- 02EntraînerModèles construits et comparés.
- 03ValiderContrôles de qualité et d’équité.
- 04DéployerUtilisé dans le moteur de décision.
- 05SurveillerDérive et qualité suivies.
Champion et challenger
Testez un nouveau modèle
sans risque
Faites tourner un modèle challenger sur une part des demandes et comparez ses résultats avec le modèle actuel avant de basculer.
- Répartition du traficN’importe quelle part.
- Qualité côte à côteGini, approbation, pertes.
Questions
Questions
fréquentes
Vous n’avez pas trouvé la réponse ? Écrivez-nous, nous répondons sous un jour ouvré.
Entraînez-vous les modèles uniquement sur nos données ?+–
Oui. Les modèles sont entraînés sur votre propre historique de remboursement et ne sont jamais partagés.
À quelle fréquence les modèles sont-ils réentraînés ?+–
À la fréquence que vous choisissez, en général tous les quelques mois ou quand la performance baisse.
Comment la dérive est-elle surveillée ?+–
Les résultats des modèles sont comparés chaque jour aux résultats réels, et vous recevez une alerte si la qualité baisse.
Pouvons-nous tester un nouveau modèle ?+–
Oui. Exécutez un nouveau modèle à côté du modèle actuel sur des demandes réelles avant de basculer.
Les scores sont-ils expliqués ?+–
Oui. Chaque score montre les facteurs qui l'ont augmenté ou diminué.
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- Un appel de 30 minutes
- Une présentation sur vos produits et vos marchés
- Réponses sur les délais, les intégrations et les tarifs