Suite Open Banking

Contexte : pourquoi choisir CRIF?

Open Banking, qui fournit dans un premier temps des informations agrégées sur les comptes et des services d'initiation de paiement, a été étendu pour inclure une gamme plus large de produits de services financiers afin de permettre :

Aux utilisateurs finaux d'améliorer leurs capacités d'éducation et de gestion financière
Aux institutions financières de mieux connaître leurs clients afin de renforcer l'inclusion financière
Aux grandes entreprises de mieux comprendre les habitudes de leurs clients et de leur fournir des services personnalisés assortis de nouvelles options de paiement

CRIF est en mesure de couvrir tous ces besoins grâce à ses solutions de type « as-a-Service », basées sur l'apprentissage machine et l'analyse avancée.

Industries couvertes

Secteur bancaire

Assurances

Télécommunication et Médias

Énergie et services publics

Industrie manufacturière

Détails de la solution

Améliorer les évaluations de solvabilité

NEOS est la solution de système bancaire ouvert permettant d'accéder aux comptes de paiement afin d'accélérer l'évaluation de la solvabilité des consommateurs et des entreprises, de catégoriser les transactions sur les comptes clients, de profiler le comportement des dépenses et d'identifier les opportunités de développement associées.

Tout d'abord, la solution permet l'acquisition de consentements PSD2 et une connexion sécurisée et fluide aux comptes bancaires par le biais d'une interface utilisateur intuitive.

Ensuite, le moteur de catégorisation, basé sur un algorithme avancé d'apprentissage machine, permet de lire et de regrouper les transactions sur compte par catégories spécifiques.

Enfin, les analyses avancées génèrent une cote de crédit innovante et un ensemble d'indicateurs de performance clés et avancés, élaborés à partir de schémas de comportements de dépense/économie permettant de développer des relations commerciales.

Avertissements précoces pour prévenir le défaut de crédit

CATCH est une solution qui fournit des informations sur la base clientèle en s'appuyant sur les données relatives aux transactions sur les comptes. Elle est alimentée par un algorithme de catégorisation propriétaire basé sur l'apprentissage machine et l'intelligence artificielle qui transforme les données non structurées en informations structurées. À travers l'analyse d'un portefeuille clients, CATCH identifie les avertissements de potentiels défaut de crédit qui peuvent être mis à jour de manière dynamique afin de suivre l'évolution du portefeuille.