Lab-es | ID Finance

Cómo lo hacemos

Scoring inteligente

Utilizamos una inteligencia artificial estrecha que permite a los oficiales de riesgo construir, probar y validar modelos avanzados de scoring crediticio.

Prevención de fraude

Aplicación

Marketing

Cobros

IDF Lab ha mejorado las capacidades del scoring crediticio de sus clientes corporativos con la integración del nuevo motor fraud- scoring basado en la inteligencia artificial.
El motor fraud- scoring funciona analizando información relacionada con la autenticidad del solicitante y detectando comportamientos atípicos y anómalos en los datos proporcionados.
El motor tiene en cuenta una amplia gama de factores, incluyendo el tiempo empleado en rellenar el formulario y el historial de navegador web del solicitante.

El motor de Aplicación de Scoring compara los datos proporcionados por el cliente al rellenar la solicitud de préstamo con datos en otras bases de datos disponibles
El sistema identifica anomalías en la aplicación del cliente analizando numerosas variables, incluyendo el tiempo empleado y la mecánica precisa de completar los campos de la aplicación.
El sistema de la Aplicaión de Scoring ha sido desarrollado usando una combinación de algoritmos de aprendizaje automático, que incluyen Boosting, Random Forest, SVM, Losgistic Regresion entre otros.
El sistema permite volver a capacitar instantáneamente a los modelos de scoring utilizando la optimización de mini lotes. Esto evita la sobrecarga de lo s modelos cuando llegan nuevos datos.

IDF Lab ha introducido un sistema de retención de clientes basado en ML que automáticamente otorga a cada cliente un descuento de préstamo individual al analizar más de 50 parámetros.
El Scoring de propensión asigna al prestatario un scoring especial que evalúa la probabilidad de que un cliente vuelva a solicitar un servicio y, en base a esto, otorgarle un descuento.
El sistema analiza los datos del historial crediticio, la tracción personal del cliente en cooperación con la empresa, los datos de las empresas de telecomunicaciones y de los motores de búsqueda, los índices sociodemográficos, el comportamiento del cliente en el sitio web, etc.

El Scoring de Cobros es un sistema que es usado cuando se atienden préstamos morosos.
El sistema evalúa la probabilidad de recibir el pago de cada prestatario mediante el análisis de grandes conjuntos de datos. Segmenta a los prestatarios en categorías y recomienda las estrategias más efectivas de recuperación de la deuda.
El sistema calcula la eficiencia de cada actividad y prueba realizada por el departamento de cobro de deudas.
El Scoring de Cobros permite, también, a los oficiales de riesgo automatizar el intercambio de información tanto dentro de la empresa como con terceros cuando trabajan con deudas

50%

tasa de aprobación del producto al eliminar las aplicaciones fraudulentas.

Reconocimiento de documentos

Actualmente, los modelos de visión por ordenador de uso general se utilizan con mayor frecuencia para el reconocimiento de documentos.
La unidad IDF Lab se basa en un conjunto de varias redes neuronales, cada una de las cuales se especializa en un tipo de documento (pasaporte, licencia de conducir, tarjeta bancaria, …) para permitir el procesamiento de documentos con mayor precisión.

Planificación y análisis financiero

La planificación y el análisis financieros (FP&A) son la piedra angular del proceso de toma de decisiones en la empresa.
Vemos nuestro negocio como un mecanismo que puede optimizarse, mientras que otras áreas, como Marketing y gestión de riesgo crediticio, van modelándose con precisión.
Empleamos mucho tiempo calibrando este modelo, para luego utilizarlo como modelo de toma de decisiones. Esto incluye precios, gestión de riesgos, política de marketing, asignación de capital y planificación de capacidad. Este es nuestro nexo que une los datos recopilados con la estrategia y la ejecución informativa.

Automatización del servicio de atención al cliente

IDF Lab ha desarrollado e introducido un chatbot de autoaprendizaje, que reduce la carga de trabajo de los servicios de atención al cliente en un tercio.
El chatbot interactúa con los nuevos clientes y con los usuarios registrados y ayuda a localizar la información requerida para determinar la elegibilidad del producto financiero
La información es procesada en base a las coincidencias estadísticas que cubren una amplia gama de preguntas frecuentes. Gracias a la tecnología de aprendizaje automático, la cantidad de preguntas que el chatbot puede responder aumenta en un gran porcentaje por día.

El chatbot funciona dentro de los marcos de NLP (procesamiento del lenguaje natural) y NLU (Natural Language Understanding) AI frameworks.

IDF Lab. Soluciones financieras basadas en Data science

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