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Cómo transformar los desafíos de la toma de decisiones de riesgo
crediticio en oportunidades Garantizando decisiones más precisas y ágiles
Desafíos comunes que enfrentan los proveedores de servicios financieros en la toma de decisiones de crédito:
Calidad y precisión de los datos: Dificultad para acceder e integrar datos en tiempo real en los procesos de toma de decisiones de crédito, para obtener una visión más completa y evaluaciones de riesgo precisas.
Integración y compatibilidad: Incapacidad para integrar de manera fluida la tecnología de toma de decisiones automatizada en los sistemas y procesos existentes.
Desarrollo y validación de modelos: Problemas para crear, probar e iterar modelos predictivos de riesgo crediticio para una toma de decisiones precisa.
Cumplimiento normativo y seguridad: Desafío de cumplir de manera eficiente y efectiva con las regulaciones de la industria y los estándares de seguridad de datos.
Detección y prevención de fraudes: Dificultad para mantenerse al día con los sofisticados estafadores y sus métodos en constante evolución.
Escalabilidad y flexibilidad: Falta de agilidad para lanzar nuevos productos de manera rápida y sin problemas, y la incapacidad de adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado y las demandas en evolución de los clientes.
Desafíos Oportunidades:
Invierte en Datos: Mejora la calidad y confiabilidad de tus datos al asociarte con proveedores de datos confiables que puedan brindar acceso a datos en tiempo real bajo demanda desde diversas fuentes de data (incluidos datos alternativos).
74%
El 74% de los tomadores de decisiones tienen dificultades con la estrategia de riesgo crediticio de su organización debido a que los datos no son fácilmente accesibles ( Encuesta Pulse )
Aprovecha las Soluciones de API: Utiliza soluciones basadas en API (¡como datos!) para garantizar una integración sin problemas y compatibilidad con tus sistemas existentes.
50% (Estudio de caso de TitleMax)
La integración optimizada de datos puede reducir el tiempo de aprobación de préstamos en un
Los bancos que han incorporado modelos de toma de decisiones de crédito de alto rendimiento en préstamos digitales han experimentado aumentos de ingresos del 5 al 15% con tasas de aceptación más altas, menor costo de
Utiliza Análisis Avanzados: Busca capacidades de aprendizaje automático integradas para predecir patrones y tomar decisiones de riesgo más precisas.
adquisición y una mejor experiencia del cliente (McKinsey)
Combate el Fraude con Datos: Asegura una visión integral y en tiempo real de los datos, que se integre fácilmente en los procesos de toma de decisiones para mantenerse al tanto de las amenazas de fraude en constante evolución. 20-40% Mejora de la eficiencia en un 20 al 40% con una integración de datos y toma de decisiones de riesgo más automatizada, y un desarrollo de modelos avanzado (McKinsey)
Los bancos han observado una disminución del 20 al 40% en pérdidas crediticias utilizando modelos de evaluación de riesgo más precisos (McKinsey)
Facilita el Cumplimiento con la Nube: Adopta plataformas basadas en la nube que puedan adaptarse a las cambiantes necesidades regulatorias y de cumplimiento, al tiempo que garantizan un rendimiento confiable y la seguridad de los datos.
Baja Codificación para una Alta Agilidad: Sé autosuficiente con soluciones de toma de decisiones de baja codificación que te permitan crear, probar e iterar tus flujos de trabajo de forma independiente, asegurando la máxima agilidad y flexibilidad para competir con tus competidores.
Con una Toma de Decisiones de Crédito Automatizada y Actualizada puedes: Enfocarte en ofrecer una experiencia fluida al cliente sin sacrificar tu estrategia de riesgo. Evaluar regularmente el rendimiento de tus modelos de crédito y realizar cambios según sea necesario, de forma rápida y sencilla. Colaborar fácilmente entre departamentos y equipos, eliminando silos y permitiendo una estrategia cohesiva de toma de decisiones de riesgo. Permitir evaluaciones de riesgo crediticio más rápidas y precisas. Lanzar nuevos productos y regiones más rápido que tu competencia.
¿Deseas mejorar tu tecnología de toma de decisiones de riesgo crediticio?
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