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Modelo Preditivo e Atrasos na Implantação de ML
Muitas companhias relatam que suas equipes de risco só implantam uma pequena por- centagem dos modelos que constroem. Por quê? Porque as empresas frequentemente percebem que sua equipe de risco e sua tecnologia de decisões – seja uma solução in- terna ou fornecida – falam idiomas diferentes. Por exemplo, sua equipe de risco prefere Python, mas sua solução de tecnologia só é compatível com Excel. Isso significa que cada modelo terá de ser “traduzido” antes de poder ser colocado em produção. Com 70% das FIs usando ML para melhorar a precisão das decisões de risco, a implantação fácil de modelos é essencial para capacitar sua habilidade em reagir a ameaças ou oportunidades do mercado.
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Mau Gerenciamento de Caso Atrasa Aprovações de Crédito dos Clientes
Quando nem todos os seus dados estão no mesmo lugar, é fácil perdê-los de vista. Isso pode ser especialmente verdadeiro quando se trata de rastrear aprovações de crédito de clientes com paradas manuais devido a uma questão como falta de documentos ou crédito limítrofe. Sua equipe pode não ter uma forma eficiente de visualizar todos os casos pendentes de uma só vez ou entrar facilmente nos detalhes do caso. Sem um gerenciamento eficaz de casos, você está pedindo aos clientes para “continuar na linha” por vários dias, esperando que eles não levem sua reserva a outro lugar.
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Sua Tecnologia Não Consegue Escalar e Crescer com seus Negócios
As férias que muitas famílias jovens tiram e as viagens que pessoas a negócios ou viajantes de luxo selecionam podem ser muito diferentes, assim como a tecnologia necessária quando se está passando de startup para unicórnio. Um dos maiores obstáculos que empresas de serviços financeiros enfrentam é ter a tecnologia que possa apoiar seus negócios à medida que evoluem e crescem. Por exemplo, as pessoas frequentemente acham desafiador apoiar tomadas de decisão à medida que o volume de solicitações aumenta e sua oferta se amplia.
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