Meer accurate credit risk scoring dankzij het gebruik van voorspellende algoritmen

Meer accurate credit risk scoring dankzij het gebruik van voorspellende algoritmen

15-08-2015ENWhitepaper
Voeg de whitepaper toe aan Mijn lijsten
U moet ingelogd zijn om een whitepaper aan uw favorieten toe te voegen. Login of registreer u als Marqit member.
Voorspellende modellering methoden, gebaseerd op machine lerende algoritmen die de nauwkeurigheid van modellen optimaliseren, hebben een revolutie ontketend binnen alle sectoren, van productie tot marketing en sales. Echter worden binnen de financiële sector credit risk scores nog vaak gebouwd met behulp van traditionele statistische modellen. Zo worden beslissingen over kredietwaardigheid gemaakt op basis van scorecards die factoren als spaargeld, leeftijd en inkomen meenemen om een uiteindelijke kredietscore vast te stellen.

Met de geavanceerde analysetools die tegenwoordig beschikbaar zijn, is er voor financiële instellingen niet langer een excuus om moderne modellen met voorspellende algoritmen te gebruiken en de voordelen ervan te benutten.

Deze whitepaper legt uit hoe uw organisatie voorspellende algoritmen kan gebruiken om betere credit risk modellen en scorecards te bouwen, zonder de enorme voordelen van traditionele scorecards op te hoeven geven, en daarnaast concurrerender te worden in het complexe financiële landschap.
Registratie vereist
My Marqit

Registreer je gratis voor de volgende voordelen:

  • Kosteloos toegang tot alle informatie
  • Onbeperkt downloaden van whitepapers
  • Altijd up-to-date via de Marqit nieuwsbrieven
E-mailadres
Wachtwoord
Wachtwoord [vergeten?]