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Comment fonctionne le logiciel?

Comment fonctionne

le logiciel?

Le cœur de la plateforme PARC est un modèle de classification obtenu grâce à l'application de l'état de l'art en matière de traitement des données et de sélection et optimisation d'algorithmes d'apprentissage automatique supervisé. C’est le résultat d'un travail important d'analyse et de préparation des sources, suivi de nombreux cycles de formation, d'évaluation et d'ajustement paramétrique sur différents algorithmes. Le résultat est un modèle de classement qui associe haute précision, capacité de généralisation et performance, permettant l'évaluation du risque de manquement dans l'octroi de crédit. Conçu pour une intégration totale avec ses systèmes internes actuels, le nouveau logiciel d'analyse du risque de crédit Match Profiler permet aux institutions financières de disposer d'un outil efficace pour évaluer la solvabilité de leurs clients et réduire les scénarios de manquements potentiels.

À quels secteurs PARC est-il destiné?

À quels secteurs

PARC est-il destiné?

  • Banques
  • Créanciers
  • Plateformes P2P
  • Compagnies d'assurance
  • Sociétés de leasing
  • Entreprises de télécommunications
  • Commerce électronique

Nous travaillons avec tous les types de sociétés de financement, des banques aux plateformes de P2P, en passant par les sociétés de leasing, entre autres, avec un objectif commun : améliorer le portefeuille de crédits, en l'ajustant au profil de risque de chaque entreprise et ainsi optimiser les taux d'acceptation des crédits et leurs remboursements tout au long du cycle de vie.

Des décisions de crédit instantanées grâce à une analyse de risque optimisée

Des décisions de crédit instantanées

grâce à une analyse de risque optimisée

À l’heure actuelle, les clients veulent des réponses rapides et efficaces. PARC est le logiciel d'analyse du risque de crédit qui nous permettra d'accorder des prêts dans un délai très court, en atténuant les risques associés aux modèles d'analyse de base que l'on trouve encore couramment dans les organismes financiers.

Caractéristiques de PARC pour une gestion efficace du risque de crédit

Caractéristiques de PARC

pour une gestion efficace du risque de crédit

  • Classification du risque de crédit
  • Classification du risque de manquement
  • Analyse de sensibilité
  • Consultation de l'historique des opérations
  • Opérations par lots

PARC aide les entreprises à réduire les risques financiers tout en simplifiant le flux de travail et en optimisant les ressources. Le temps de traitement des crédits sera réduit et l'exposition au risque contrôlée, ce qui permettra d'atténuer ainsi les manquements des emprunteurs.


João Cunha

Responsable de l'unité commerciale (Département Innovation et Recherche & Développement)

Quels sont les avantages de l'utilisation d'un logiciel d'analyse du risque de crédit?

Quels sont les avantages de l'utilisation

d'un logiciel d'analyse du risque de crédit?

Traitement plus rapide

Avec un logiciel d'évaluation du risque de crédit tel que PARC, le processus d'attribution d'un crédit sera plus efficace, car les processus d'analyse seront plus rapides.

Réduction des risques

Le processus d'évaluation des risques sera analysé avec une plus grande rigueur, ce qui permettra de réduire la conception de crédits pouvant entraîner une forte exposition au risque pour l'institution financière et un éventuel scénario de manquement.

Réduction des coûts

En automatisant l'analyse du risque de crédit avec PARC, le risque d'erreur humaine ainsi que les coûts associés sont réduits.

Plus grande confiance

La plateforme introduit un plus grand degré de confiance entre toutes les parties impliquées dans le processus d'octroi de crédit en fournissant une évaluation des risques dans des situations où le crédit était émergeant ou inexistant.

Compatibilité avec les systèmes actuels

Une solution logicielle à intégration rapide dans les systèmes actuels. La solution est disponible sous la forme d'une API REST avec des messages en JSON. Les endpoints permettent de créer des scores, individuels ou par lots. L'ensemble de l'infrastructure réside sur l'AWS, suivant les normes du Well-Architected Framework, ce qui se traduit par une solution sans serveur, à haute disponibilité, à hautes performances et sécurisée.

Analyse paramétrique

Le modèle de classification PARC produit la probabilité de manquement d'un prêt. C'est la détection d'une classe minoritaire. Des études indiquent que le coût d'une mauvaise classification d'un mauvais prêt est cinq fois plus élevé que le coût d'une bonne classification d'un mauvais prêt. Cependant, la plateforme permet de faire varier les paramètres (montant, durée et taux d'effort) pour analyser la possibilité de réduire le risque à des niveaux acceptables, ouvrant ainsi la possibilité de négocier le prêt.

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