Il ne s’agit pas simplement de choisir une technologie, mais de choisir la technologie adaptée à vos besoins. Bien qu’il soit essentiel d’utiliser la technologie pour numériser les processus de prêt, il est crucial de choisir une solution technologique agile, flexible et évolutive pour soutenir efficacement la croissance future de votre entreprise. Les organisations de services financiers doivent s’assurer de réaliser les actions suivantes : Simplifier l’accès aux données Les données jouent un rôle crucial dans la prise de décisions. Pour prendre un exemple, achèteriez-vous une voiture sans avoir connaissance de son historique de service, de son kilométrage, du nombre de propriétaires précédents, etc. ? De même, pour intégrer les informations dans votre solution de décision, vous devez intégrer des sources de données clés. Cependant, le codage spécialisé des intégrations d’API rend votre équipe risque dépendante du service informatique pour construire et mettre à jour les intégrations nécessaires, ce qui ralentit votre équipe et empêche une mise en œuvre rapide de votre stratégie de risque. Plutôt que cela, il est essentiel de disposer d’une solution qui permettra à votre équipe risque de créer des connexions rapidement avec des sources de données afin de comprendre la santé et le potentiel d’une PME, notamment les logiciels de comptabilité, les informations fiscales et les comptes bancaires. Des plateformes de décision de risque telles que Provenir offrent des assistants d’intégration qui permettent de créer facilement et rapidement de nouvelles intégrations et de normaliser les données pour qu’elles soient disponibles pour votre équipe sous une forme utilisable. Activer le pouvoir des analyses avancées La plateforme d’analyse de risque doit permettre à l’équipe risque d’utiliser les derniers outils d’analyse prédictive non seulement pour prendre des décisions de prêt, mais aussi pour améliorer la vitesse et la précision du processus de décision. En choisissant la bonne technologie, vous pouvez déployer rapidement des outils d’analyse avancée tels que le machine learning, l’IA et d’autres techniques de data science.
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