Finanzas

Sistema de scoring de titulares de tarjetas de crédito basado en AI

El desafío

Nuestro cliente requiere un modelo avanzado que maximice el acierto de predicción de impago, utilizando el histórico de actividad como datos de entrenamiento.

| El resultado

Incremento del negocio a través de nuestro modelo de predicción detectando el riesgo de impago de los clientes existentes y optimizando la calificación de los nuevos solicitantes del medio de pago.

Cómo lo logramos

Provisionamos un sistema de AI de recalculo automático de pesos de scoring y, posteriormente, implementamos un modelo de Machine Learning que predijese impagos.
Evaluamos la precisión del modelo ML utilizando una muestra de datos de test para estimar el futuro ratio de acierto en predicción de impago.
Opcionalmente, se podía seleccionar un rango de fechas diferente (por usuario) del propuesto por defecto por el sistema.
Se mejoran los ratios de acierto en clientes aceptados o rechazados por riesgo de impago, con respecto a los sistemas de pesos existentes.
Se actualiza y reentrena el modelo frecuentemente sin esfuerzo, evaluando su rendimiento/precisión estimada.
Se diseña la posibilidad de incluir nuevas variables y datos de clientes que no se hayan tenido en cuenta inicialmente con el fin de mejorar la precisión del modelo.