GiniMachine AI Decision-Making Software
GiniMachine est une plateforme de prise de décision basée sur l'IA qui utilise des algorithmes avancés d'apprentissage automatique et les données historiques de l'entreprise pour construire des modèles de scoring performants.
Il peut être utilisé pour le scoring d'application, le scoring de crédit, le scoring de recouvrement, à des fins de marketing (prédiction de l'attrition pour créer des offres personnalisées) et pour des activités de vente (opportunités de vente croisée et de vente incitative).
GiniMachine ajoute de la valeur aux secteurs bancaire, financier, des télécommunications et à d'autres entreprises capables de fournir de grands ensembles de données pour l'analyse. Le système utilise une implémentation personnalisée de la méthode d'ensemble d'arbres de décision renforcée par un ensemble d'heuristiques pour le traitement et la préparation préliminaires des données.
Les principaux avantages de la solution sont :
Processus de construction de modèle rapide, entièrement autonome et automatisé. Avec un ensemble de données préparé, il ne faut que 2 à 10 minutes pour construire et valider un modèle de scoring. Ainsi, il économise des centaines d'heures de travail manuel pour les responsables des risques et les analystes de données.
Haute performance et pouvoir prédictif d'un modèle. Typiquement, jusqu'à 15 points de l'indice de Gini par rapport aux modèles traditionnels basés sur la régression logistique (logit).
Facilité d'utilisation — aucune formation spéciale requise pour construire un modèle.
Outils intégrés d'évaluation et de validation des modèles de scoring.
Capacité à utiliser des données non structurées et volumineuses, à gérer des données imparfaites et manquantes, à trouver des dépendances cachées.
Efficacité économique prouvée — moins de créances douteuses, meilleure performance d'un portefeuille de prêts, taux d'acceptation plus élevé, etc.
De plus, GiniMachine est un excellent outil d'analyse de données pour les gestionnaires de risques. Il fournit des informations précieuses sur les données du prêteur et sert parfaitement bien pour l'analyse exploratoire.
