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Risk Modeling Scorecard

Outcome

Pinjam Modal

febrero 18, 2022 | Jonathan Pryer

Pinjam Modal reduce la tasa de morosidad en un 60 % y aumenta las ganancias.

  • Evaluaciones más precisas de la solvencia
  • Perfiles aumentados y pérdidas reducidas, con una tasa de errores minimizada
  • Capaz de acceder a los datos correctos, en el momento correcto, con datos tradicionales y alternativos disponibles bajo demanda

“La orientación y documentación proporcionadas por Provenir son de primer nivel. Compartieron documentación detallada sobre cómo se construye el modelo y se reúnen con nosotros regularmente para compartir su profundo conocimiento sobre el desarrollo de modelos de toma de decisiones de riesgo”.

Ichwan Peryana, Cofundador y CTO at Pinjam Modal

El reto

Pinjam Modal buscaba automatizar todo el canal y eliminar todos los procesos manuales, con el objetivo de reducir su tasa de errores y al mismo tiempo aumentar las ventas. La plataforma de préstamos en línea buscaba un algoritmo de modelado sólido y preciso que fuera capaz de diferenciar con mayor precisión a los buenos solicitantes de préstamos de los más riesgosos.

¿Por qué Provenir?

Pinjam Modal eligió a Provenir para crear un modelo de puntaje predictivo de IA de extremo a extremo, basado en la amplia experiencia y conocimiento del mercado de Provenir. Muchas personas en Indonesia no están bancarizadas, lo que dificulta la calificación crediticia utilizando los datos de las oficinas tradicionales. Provenir propuso utilizar tanto datos tradicionales como datos alternativos, como la edad, el estado civil, la educación, la tenencia del negocio, los registros de telecomunicaciones y la actividad en las redes sociales, para evaluar con mayor precisión a los solicitantes de préstamos. La asociación entre las dos empresas garantizará que los modelos de IA continúen prediciendo con precisión el riesgo a lo largo del tiempo.

Reducción del 60% en la tarifa mala

Al implementar Provenir AI y su cuadro de mando de modelado de riesgo personalizado, Pinjam Modal pudo reducir su tasa de malos en un 60 %, minimizando las pérdidas y aumentando las ganancias generales. La compañía planea expandir sus ofertas de préstamos a un mercado más grande en el futuro, con plena confianza ahora en su capacidad de decisión.

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