La fraude aux prêts personnels est un défi croissant pour les grandes entreprises.

Notre modèle permet à nos clients de réduire la fraude de 80% en utilisant un outil de scoring efficace minimisant l'impact des faux positifs.

Plus il fonctionne longtemps sur vos données en temps réel et historiques, plus les règles s'affinent et réduisent la fraude.

La fraude liée aux prêts automobiles est un problème qui touche tout le secteur.

Notre modèle identifie les fraudes dans un score unique et intégré, contrairement aux autres applications, en trouvant des divergences et des écarts par rapport aux demandes de prêts précédemment soumises à d'autres concessionnaires automobiles.

Les alertes envoyées permettent aux prêteurs de prioriser les transactions les plus risquées à éviter :

• Les fausses identités et les faux revenus
• Les emprunteurs fictifs
• Les concessionnaires
• La fraude collatérale
  

Nos data scientists utilisent des techniques d'apprentissage automatique combinées à des données uniques sur les détaillants pour minimiser les risques liés aux demandes et garantir une excellente expérience client sur le point de vente.

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Nous avons développé un modèle d'analyse hautement prédictif qui aide les distributeurs à identifier les demandeurs à haut risque qui sont les plus susceptibles d'être en défaut de paiement en raison d'une fraude à la demande.

Les prêts frauduleux aux PME augmentent de façon significative.

Le défi est de décider avec l'ensemble des informations du processus : limiter l'exposition à la fraude et restreindre l'impact sur la friction du client.

Donnez à votre équipe un système puissant de détection de la fraude pour prendre des décisions plus éclairées, car l'enrichissement des données et l'évaluation précise de la fraude signifient que chaque décision est basée sur des faits et non sur des hypothèses.

Intégrez davantage d'utilisateurs légitimes pour gagner en popularité et développer votre activité en toute sérénité.