Scorecarduri

Credit scoringul foloseste date despre solicitantul de credit/debitor pentru a evalua statistic probabilitatea unui rezultat pozitiv pentru orice risc financiar.

Credit scoringul are la baza principiul conform caruia comportamentul noilor solicitanti de credit va fi similar modelului de comportament al unor solicitanti anteriori.

Scorecardul specific este construit pe baza datelor detinute de creditor despre clientii proprii.

Solutiile noastre utilizeaza tehnologia retelelor neurale, algoritmi si metode de analiza a datelor.O retea neurala artificiala consta intr-un numar mare de unitati simple de procesare, legate prin conexiuni. Puterea relelelor neurale deriva din combinarea multelor unitati intr-o retea unica. O retea neurala artificiala este non-liniara, si astfel o metoda exceptional de puternica pentru analizarea datelor in timp real care permite modelarea unor dependente extrem de dificile.

Atuurile tehnologiei neurale:

• Are capacitatea de a invata din experiente si de a aplica ceea ce a fost invatat in momentul deciziei;
• Deciziile unui sistem neural sunt pur obiective si nu subiective;
• Poate intelege relatiile intre variabile ascunse adanc in date;
• Abilitatea de a lucra cu date putine sau incomplete;
• Dezvolta scorecarduri si modele cu un grad inalt de acuratete – depaseste un procent de 90% acuratete

Unul dintre cei mai importanti factori ce guverneaza construirea scorecardurilor de mare acuratete este cantitatea si calitatea datelor introduse. Abordarea tehnologiei neurale rezolva aceasta problema intr-un mod diferit. In loc sa fie necesar un om pentru a rezolva problema, printr-o analiza statistica manuala si procese de programare, calculatorul neural invata relationarile cheie din cadrul datelor istorice.
Calculatorul generalizeaza pe baza acestor relationari si produce modele predictive care sunt folosite pentru a rezolva problemele. Odata construit modelul, acesta poate fi actualizat cu usurinta cu date noi.