La Sfida
Oggi soprattutto le moderne banche “digitali” offrono servizi quali i “wallet digitali con carte di pagamento digitali annesse” o “piccoli prestiti”, in modo molto rapido.
Per fare questo occorre prendere rapidamente una decisione per agevolare le procedure di Onboarding e iniziare velocemente un engagement con il Cliente.
La sfida: migliorare il Credit Scoring durante la fase di Onboarding e fornire indicatori di rischio legati al buono e cattivo pagatore durante la vita del credito.
La Soluzione
La Banca di norma segue la storia creditizia di ciascun cliente al fine di identificarne i cattivi pagatori. Ma in fase di Onboarding le informazioni “interne” disponibili, per dare uno score al cliente e prevederne un profilo comportamentale per capire se sarà un “buon pagatore”, sono esigue.
La soluzione consiste nella capacità di determinare uno scoring ed un profilo comportamentale con tecnologie di Machine Learning basato sia su dati interni di similitudine comportamentale, di antifrode, di uso dei servizi di monetica e di credito, che su dati esterni quali le procedure di Adeguata Verifica per fini Anti Money Laundering (AML), Dati geografici, dati Istat sul reddito, sul benessere, ecc.. e altri indici esterni sul rischio di credito fornite da Agenzie di Rating.
Applicazione di Modelli di diversa natura Supervisionati e Non Supervisionati sia in fase di Onboarding che in fase di Monitoraggio della vita del Credito.
I Benefici
Il beneficio principale di questa soluzione è la capacità di utilizzare i risultati e gli score raggiunti con i modelli di Machine Learning in fase di Monitoraggio del Credito della Base Clienti, al fine di dare valore aggiunto alla individuazione rapida di quali procedure di Onboarding applicare all’ingresso di un nuovo Cliente in un servizio dell’Istituto Bancario.
Il Ruolo di Humanativa
Realizzazione del servizio end-to-end di Machine Learning, dalla Realizzazione di Modelli di Machine Learning, Integrazione nei Sistemi Aziendali, alle Procedure di MLOPS (con ApiRest & Microservizi), e Advanced Analytics.