Optimisation des processus de notation et dedécision grâce à l’IA
Euro Tech Conseil est une entreprise qui possède une expérience de 23 ans dans le domaine de l’intelligence numérique.
Elle a développé une expertise en utilisant des algorithmes d’optimisation pour divers projets.
Dans le domaine financier, ETC a constaté le besoin croissant de performances et d’efficacité.
Contexte
ETC a développé une solution web pour simuler et optimiser le regroupement de prêts. L’équipe a reconnu la nécessité de prendre en compte les différentes informations des clients et de trouver les meilleurs produits bancaires adaptés à chaque cas. Cela permettrait d’améliorer l’éligibilité des prêts et d’offrir une solution plus avantageuse aux clients.
Solution
Pour répondre à cette problématique, ETC a développé un module de notation automatique pour une solution bancaire, remplaçant ainsi les systèmes manuels obsolètes. Cette solution utilise une application de notation qui optimise le processus décisionnel en prenant en compte plusieurs facteurs tels que l’âge, la profession, le logement, la dette, les flux de trésorerie et les revenus de l’emprunteur.
#• Un système manuel obsolète :
ETC a travaillé sur de nombreux projets dans les domaines bancaire et financier, renforçant ainsi les connaissances de son équipe en matière de concepts bancaires et d’analyse financière. Forte de cette expérience, ETC a développé un module de notation automatique pour une solution bancaire, remplaçant ainsi le système manuel devenu obsolète.
#. Une application de notation pour optimiser le processus décisionnel :
ETC a travaillé sur de nombreux projets dans les domaines bancaire et financier, renforçant ainsi les connaissances de son équipe en matière de concepts bancaires et d’analyse financière. Forte de cette expérience, ETC a développé un module de notation automatique pour une solution bancaire, remplaçant ainsi le système manuel devenu obsolète.
#. Pratiques de programmation et amélioration continue :
La solution de scoring pour les courtiers en crédit effectue une analyse approfondie des cas précédents et met à jour automatiquement les valeurs de pondération pour obtenir les meilleurs résultats. L’application compare les résultats prédits aux résultats réels pour évaluer les prédictions et améliorer l’algorithme. Les pondérations des facteurs sont mises à jour régulièrement, en fonction des variations et des éléments externes, grâce à l’analyse des données et à l’apprentissage automatique.
Méthodologie
#. Algorithme d’optimisation
L’application de notation pour les courtiers en crédit repose sur un algorithme qui apprend des résultats de notation précédents. À la fin d’une période donnée, l’algorithme met à jour automatiquement les pondérations des facteurs en se basant sur les meilleurs cas. L’analyse des données et l’apprentissage automatique permettent d’améliorer en continu l’algorithme, en comparant les résultats prédits aux résultats réels.
Résultat
Grâce à cette solution, les processus de notation et de décision dans le secteur financier ont été optimisés. L’automatisation du système a permis d’améliorer l’efficacité et la précision des évaluations, conduisant à des décisions plus éclairées. Les courtiers en crédit bénéficient d’une analyse approfondie des cas et d’une mise à jour régulière des pondérations des facteurs, ce qui contribue à des résultats plus performants et fiables. Cette approche améliore la performance globale des projets financiers et permet de prendre des décisions plus éclairées et plus efficaces.