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OLTRE L'ONBOARDING Guida dell'acquirente alle piattaforme decisionali sul rischio Come abilitare il processo decisionale basato sull'AI per decisioni di rischio più intelligenti e più rapide nell'intero ciclo di vita del cliente

Indice dei contenuti Introduzione 03 Le sfide principali che gli istituti di credito devono affrontare per prendere decisioni sul rischio di credito 06 Pianificazione del progetto: Definire i requisiti di decisione sul rischio 14 I vantaggi del processo decisionale basato sull'AI in tutto il ciclo di vita 18 Il ruolo dei dati 20 Risultati del cliente 22 La piattaforma decisionale AI di Provenir 24 2

Introduzione Navigare nel crescente campo delle piattaforme decisionali sul rischio di credito è come cercare un ago in un pagliaio? Non abbiate paura: ci abbiamo pensato noi. Abbiamo sviluppato questa guida completa per aiutarti a prendere una decisione accurata quando scegli la piattaforma di risk decisioning giusta per la tua organizzazione. Esamineremo quali sono i vantaggi dell'utilizzo di una piattaforma automatizzata di risk decisioning nell'intero percorso del cliente, le caratteristiche chiave che dovresti cercare e il modo migliore per fare la tua scelta.

Quando si parla di piattaforme di risk decisioning, può della sembrare che il loro scopo crescita di un'azienda principale sia quello di di servizi finanziari prendere decisioni in merito all'onboarding e alla proviene dai clienti concessione di prestiti. Ma esistenti (Inciper) una parte della crescita della tua società di servizi finanziari deve prendere in considerazione non solo l'attrazione di nuovi clienti, ma anche la massimizzazione del valore di quelli esistenti. Il giusto partner decisionale può aiutarti a garantire decisioni accurate e più rapide lungo l'intero percorso del cliente, mitigando il rischio e massimizzando la crescita.

40-70%

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La tua piattaforma di risk decisioning dovrebbe essere in grado di portare il processo decisionale oltre l'onboarding, per includere:

Opportunità di upsell/cross-sell

indirizzare i tuoi clienti in modo efficace e attivare le offerte giuste al momento giusto, aumentando la probabilità di accettazione.

Pre-riscossioni e strategie di riscossione prevedendo con precisione le potenziali inadempienze prima che si verifichino, e identificando le migliori strategie di trattamento e i canali di comunicazione più efficaci per i clienti che le subiscono.

Mitigazione strategica del rischio

testando e distribuendo set di dati aggiuntivi per la gestione proattiva delle linee di credito e valutando regolarmente l'esposizione al rischio e la previsione della performance del portafoglio.

Qualunque sia il tuo settore o il tuo caso d'uso, che si tratti di prestiti alle PMI o di offerta di prodotti Buy Now Pay Later, di prestiti auto o di carte di credito, e in qualunque modo fornisca questi prodotti (finanza incorporata o digital banking, filiali tradizionali o fintech), la giusta piattaforma decisionale è fondamentale per il successo, la crescita e la redditività a lungo termine.

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Questa guida all'acquisto di piattaforme di risk decisioning mira a rispondere ad alcune domande comuni, tra cui: • Come possiamo utilizzare il decisioning basato sull'AI per massimizzare il valore del cliente nell'intero ciclo di vita?

• Quali sono le funzionalità chiave di una soluzione di risk decisioning che garantiranno il successo, al momento dell'onboarding e oltre?

• Che ruolo hanno i dati nel processo decisionale sul rischio e come possiamo garantire i dati giusti al momento giusto, in tutto il ciclo di vita?

• Quali sono i principali vantaggi di una piattaforma decisionale alimentata dall'AI? • Qual è il modo migliore per creare una RFP per le soluzioni di decisioning?

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Le sfide principali che i finanziatori devono affrontare per prendere decisioni sul rischio di credito Mancanza di accesso ai dati storici e in tempo reale:

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I dati e le analisi sono la chiave per prendere decisioni più intelligenti sul rischio nei portafogli clienti, ma garantire che le persone giuste abbiano accesso ai dati giusti al momento giusto può essere impegnativo. Se i suoi team di rischio, gli analisti delle frodi, i data scientist, ecc. hanno tutti accesso a set di dati diversi, come può prendere decisioni coese e accurate?

Che si tratti di prevenzione delle frodi, di identificare opportunità di upselling o di determinare strategie di incasso, la capacità di accedere e integrare i dati in tempo reale e quelli storici è fondamentale.

Affidarsi ai team IT per integrare i sistemi, modificare i processi e lanciare nuovi prodotti:

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Se l'integrazione di fonti di dati aggiuntive, l'espansione in nuove regioni, il lancio di prodotti iterativi o le modifiche ai flussi di lavoro sono difficili e richiedono tempo, allora non sono sostenibili. Dover dipendere dai team IT interni o dal fornitore di software per una qualsiasi di queste operazioni rallenta il tuo time to market, limitando la sua capacità di rispondere all'evoluzione delle esigenze dei consumatori e alle mutate condizioni di mercato.

Visibilità limitata su come il suo processo decisionale sta influenzando la sua attività:

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È fondamentale sapere come si comportano i tuoi attuali modelli di rischio, se la tua scorecard dei prestiti è ancora accurata, o quanti dei tuoi clienti sono inadempienti nei pagamenti e si dirigono verso l'incasso.

L'accesso immediato alle informazioni ha un impatto enorme sulle tolleranze di rischio, sui ricavi e sulla crescita futura. Senza una visione integrata e on-demand delle prestazioni dei tuoi modelli decisionali lungo il ciclo di vita, è difficile cambiare rotta, modificare i processi e promuovere un'innovazione di prodotto redditizia.

Ritardi nell'implementazione di modelli predittivi e ML:

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Molte aziende riferiscono che i loro team di rischio implementano solo una piccola percentuale dei modelli che costruiscono. Perché? Perché le aziende spesso scoprono che i team di rischio e la tecnologia decisionale parlano lingue diverse. Per ogni modello che deve essere tradotto (ad esempio, da Excel a Python o viceversa), il tempo (e il denaro) passa. La facilità di implementazione dei modelli di apprendimento automatico è essenziale per consentire alla tua capacità di rispondere con precisione alle minacce o alle opportunità del mercato, prima che lo faccia la concorrenza.

Una cattiva gestione dei casi ritarda l'approvazione del credito da parte dei clienti:

Se tutti i tuoi dati non sono in un unico posto, è facile perderne traccia. In caso di problemi come documenti mancanti o crediti borderline, ti troverai di fronte a un'interruzione manuale che renderà ancora più difficile tenere traccia delle approvazioni di credito dei clienti.

Il tuo team potrebbe non avere un modo efficiente per visualizzare tutti i casi in sospeso in una sola volta o per approfondire facilmente i dettagli del caso. In un'epoca in cui tutto è istantaneo, senza una gestione efficace dei casi, stai chiedendo ai clienti di aspettare l'apertura delle porte il giorno dei saldi, invece di fare acquisti online.

"Con una tecnologia all'avanguardia, un design intuitivo e un'efficienza senza pari, Provenir è la soluzione ideale per prendere decisioni più intelligenti sul rischio. E con la sua diffusione in tutti i mercati in cui operiamo, Provenir è davvero una soluzione globale. L'elevata disponibilità del sistema ci dà fiducia come soluzione scelta a lungo termine"

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La tecnologia non può scalare/ crescere con la tua azienda:

Le startup e le grandi istituzioni di servizi finanziari possono avere requisiti decisionali molto diversi. Uno dei maggiori ostacoli che le aziende di servizi finanziari devono affrontare è quello di avere una tecnologia in grado di supportare la loro attività mentre si evolve e cresce. Ad esempio, è spesso una sfida supportare il processo decisionale quando il volume delle applicazioni cresce e le loro offerte si ampliano, oppure quando espandono le loro linee di prodotti ed entrano in nuovi mercati/geografie. La capacità di scalabilità è fondamentale.

"Stiamo utilizzando il motore decisionale Provenir in tutti i nostri prodotti di credito in cui vengono prese decisioni di credito automatiche. Quindi l'espansione dell'uso di Provenir è strettamente legata all'espansione del nostro portafoglio prodotti. Con Provenir, siamo in grado di prendere decisioni sui prestiti più velocemente e di offrire anche diverse opzioni di rifinanziamento rispetto alla maggior parte dei nostri concorrenti questo offre ai clienti una maggiore flessibilità con tempi di decisione più brevi"

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Gestire più soluzioni:

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Per creare un ecosistema decisionale ottimizzato sul rischio, è necessario essere in grado di implementare, apprendere e iterare rapidamente nuovi processi per alimentare l'innovazione continua - tra cui la possibilità di prendere decisioni su tutto, dalla prevenzione delle frodi, alla creazione di prestiti, alle strategie di rinnovo, alle opportunità di upsell e agli incassi.

Per riunire le informazioni necessarie, questo spesso significa utilizzare più soluzioni software, tutte eseguite sulla propria interfaccia utente indipendente.

Ciò rende estremamente difficile l'orchestrazione delle informazioni e dei processi in un ecosistema, può essere dispendioso in termini di tempo e lavoro e richiede una formazione degli utenti su più sistemi.

Insieme, questi ostacoli allungano ogni fase del ciclo di vita dello sviluppo del prodotto, rallentano il lancio di nuovi prodotti e limitano l'agilità strategica e l'innovazione.

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Pianificazione del progetto: Definire i requisiti di decisione sul rischio Definire accuratamente i requisiti aziendali è il primo passo (e critico!) per garantire un processo RFP di successo.

Innanzitutto, cerchi di consolidare e convalidare l'idea fondamentale del progetto - ha esaminato le condizioni del mercato, le tendenze chiave, gli attori/prodotti della concorrenza? Una volta effettuata la ricerca e sviluppato il caso aziendale (che include, ma non si limita a: dichiarazione del problema, analisi finanziaria, opportunità, metriche per il successo/KPI, ecc.

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Alcuni aspetti da considerare per incorporare i requisiti desiderati potrebbero essere: • Maggiore velocità ed efficienza nella gestione delle decisioni sul rischio end-to-end, lungo tutto il ciclo di vita.

• Maggiore accuratezza nelle decisioni sul rischio, per mitigare il rischio e aumentare il fatturato/crescita.Eliminated/reduced vendor reliance and the burden on IT/development team • Ha eliminato/ridotto la dipendenza dai fornitori e l'onere per il team IT/sviluppo.

• Sono stati eliminati gli ambienti siliconici per i dati, le decisioni, la gestione dei casi, gli approfondimenti...

• Miglioramento dell'esperienza del cliente e una soluzione coesiva, end-to-end • Capacità di utilizzare l'analisi predittiva e gli approfondimenti avanzati, compresa l'AI/ML, per migliorare il viaggio del cliente.

• Massimizzare il valore della vita del cliente attraverso l'intero ciclo di vita, comprese le opportunità al di là dell'onboarding per la gestione del portafoglio, la gestione dei clienti, le riscossioni, le opportunità di cross-sell/upsell.

• Migliorare l'agilità strategica per essere in grado di guidare il cambiamento quando necessario.

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Cose a cui pensare quando si crea una RFP per una soluzione decisionale: Una RFP efficace mira a fornire quanti più dettagli possibili sulla sua azienda, sul progetto specifico a cui stai lavorando, sui problemi da risolvere e sui risultati desiderati. Alcuni elementi da includere potrebbero essere:

• Storia dell'azienda • Ambito di lavoro • Consegna e requisiti

chiave • Criteri di selezione • Ambito/scala futuri • Linea temporale

Lavorare con un partner di fiducia per rivedere e perfezionare i suoi requisiti è fondamentale per una RFP di successo - forse non l'hai mai fatto prima, ma gli esperti sì! Affidati alla loro esperienza e approfitta del valore delle loro raccomandazioni di esperti per assicurarsi di aver coperto tutte le basi. Per maggiori informazioni su come creare un RFP che soddisfi al meglio le tue esigenze, contattaci in qualsiasi momento!

Considerazioni chiave sulla tecnologia:

• Abilitato all'IA +agnostico rispetto al modello • SaaS • Cloud-nativo • Integrazioni di dati senza soluzione di continuità • Conformità

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• Disponibilità e sicurezza dei dati • Dipendenza dai fornitori, tempo per l'IT/Sviluppo • Gestione dei casi • Approfondimenti • Gestione del ciclo di vita del cliente

La sfida

Con la tecnologia legacy/hardcoded MANCATO Opportunità di crescita e innovazione

Distribuire

Decisione

Iterare

Integrare

Ritardi a lungo termine

I processi codificati in modo rigido richiedono lunghi tempi di costruzione

Decisioni lente e/o complessità limitata

Analisi e innovazione lente

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Acquisizione clienti

Idea di prodotto

VELOCITÀ DI IMMISSIONE SUL MERCATO

Lancio

INNOVARE

La possibilità

Con Provenir Crescita rapida e opportunità di innovazione

Integrare

Integrazione semplice attraverso Acquisizione un'unica API clienti

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Distribuire

Decisione

Approvazioni automatizzate con AM + analisi predittiva

Analisi dei dati in tempo reale, modifiche istantanee

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VELOCITÀ DI IMMISSIONE SUL MERCATO Idea di prodotto

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Iterare

Creazione visiva, a basso codice

INNOVARE Lancio

I vantaggi del processo decisionale basato sull'AI in tutto il ciclo di vita: L'uso dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico è in crescita. L'AI nei servizi finanziari è considerata un'opportunità da 450 miliardi di dollari. Ma come può utilizzare l'AI e l'apprendimento automatico nel modo più efficace nei suoi motori decisionali, per vedere il vero valore nell'intero percorso del cliente?

L'utilizzo dell'apprendimento automatico incorporato per alimentare il processo decisionale consente:

Miglioramento dell'accuratezza decisionale:

individua nei dati modelli che l'intervento manuale non è in grado di individuare, per un'accuratezza decisionale superiore in tutte le fasi.

Rilevamento delle frodi superiore:

Ottimizza automaticamente il processo decisionale per gestire le minacce di frode in evoluzione, in tutti i punti del ciclo di vita del cliente. Massimizza le capacità di rilevamento riducendo i falsi positivi.

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Arricchire le relazioni con i clienti:

Massimizza il valore di vita dei suoi clienti, utilizzando i dati dei clienti per mostrarle come, quando e quali offerte fare ai suoi clienti attuali. Prevede quando è più probabile che si convertano e risponde automaticamente, offrendo loro esattamente ciò di cui hanno bisogno, prima che facciano acquisti.

Decisione proattiva:

Prevedere invece di reagire ai conti in sofferenza, o meglio ancora, identificare i modelli di pre-delinquenza usando i dati in tempo reale, per minimizzare le perdite e ridurre il numero di conti inviati all'incasso.

Ampliamento della base clienti:

Dire di sì ai clienti che non è stato in grado di approvare prima, e muoversi al di fuori della sua attuale base di prestiti senza aumentare il rischio.

Maggiore inclusione finanziaria:

Potenziare l'inclusione finanziaria con decisioni basate su dati alternativi e in tempo reale.

Prezzi ottimizzati:

Consente una tariffazione personalizzata in tutte le fasi, per massimizzare la redditività e la probabilità di accettazione.

Crescita dei ricavi: Tutti i fattori di cui sopra - la riduzione delle perdite e l'ampliamento della base clienti - comportano un chiaro vantaggio: l'aumento delle opportunità di crescita dei ricavi.

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Il ruolo dei dati: È impossibile prendere decisioni accurate sul rischio di credito senza dati. Ma sapere quale tipo di dati utilizzare quando può essere una sfida. Sta cercando dati di bureau o dati alternativi/ open banking? È interessato a dati in tempo reale, on-demand, o solo all'integrazione di viste storiche? Ciò che è essenziale per il successo decisionale è un mix di tutti questi elementi.

Tutte le organizzazioni di servizi finanziari utilizzano i dati per prendere decisioni informate lungo il percorso del cliente, ma dover accedere manualmente alle fonti di dati e integrarle richiede molto tempo e crea il potenziale di errori o omissioni.

Guardando a un'ampia gamma di fonti di dati, comprese quelle alternative come i pagamenti degli affitti, le interazioni sui social media, le informazioni sul sito web, i dati sui viaggi, la cronologia dei pagamenti passati, i tassi di insolvenza, i cambiamenti di lavoro, eccetera, è possibile assicurarsi: Una visione più accurata della verifica dell'identità e della conformità Una visione più olistica del rischio e del merito creditizio attraverso il percorso del cliente - compreso il rischio di origine, le opportunità di upsell/cross-sell, le strategie di pre-raccolta e il trattamento Miglioramento della prevenzione e del rilevamento delle frodi

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Avere a disposizione una varietà di dati on-demand è essenziale per migliorare il suo processo decisionale. I fornitori di dati di terze parti, collegati attraverso una piattaforma centralizzata o un marketplace, possono rendere facile il consumo dei dati, dandole la possibilità di accedere e integrare numerose fonti di dati in pochi minuti. Può quindi utilizzare questi dati per testare i suoi flussi di lavoro decisionali e iterare/ adattare con facilità. Si assicuri di chiedere ai potenziali fornitori di risk decisioning quali sono i partner con cui collaborano, quanto è facile integrare nuove fonti di dati nei flussi di lavoro e se hanno suggerimenti sulle migliori fonti di dati da utilizzare per il suo particolare prodotto.

BBVA, leader nel settore bancario digitale con oltre 7.000 filiali in più di 30 Paesi, desiderava creare una chiara esperienza del marchio in tutto il suo territorio globale.

Per supportare un'esperienza cliente standardizzata, devono garantire processi ripetibili e incentrati sul cliente, eseguiti su scala globale. Essendo la tecnologia flessibile e scalabile un must, BBVA si è rivolta a Provenir per ottenere una soluzione di risk decisioning avanzata per le sue linee di business commerciali e PMI. "Provenir ci permette di adattare rapidamente i dati di cui abbiamo bisogno alla situazione specifica, e la flessibilità di implementare modelli in diversi formati è un vantaggio chiave della piattaforma".

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Customer Outcomes SoFi, azienda leader nel settore della finanza personale digitale, mira ad aiutare le persone a raggiungere l'indipendenza finanziaria. Con un panorama politico in continua evoluzione negli Stati Uniti, e di fronte alle conseguenze della pandemia, i titolari di prestiti agli studenti erano incerti sul loro futuro - e SoFi voleva aiutarli, offrendo l'opportunità di rifinanziare a tassi storicamente bassi. % Riduzione delle risorse Volendo sfruttare la tecnologia lowper lo sviluppo code e i processi agili per aumentare il tasso di approvazione di SoFi e % Riduzione dei costi di sviluppo garantire la possibilità di rifinanziare il maggior numero possibile di % Miglioramento prestiti, si è rivolta a Provenir. SoFi della velocità di sottoscrizione è stata in grado di completare il progetto e di andare in onda in tempi più brevi del previsto, con una riduzione delle risorse di sviluppo del 44% e con un costo inferiore di oltre il 57% rispetto al costo di sviluppo di piattaforme applicative simili. Come bonus, SoFi ha ottenuto un miglioramento di oltre il 25% nella velocità di sottoscrizione e ha snellito i processi normativi e di conformità. Ora, SoFi ha condiviso i suoi insegnamenti con l'intera organizzazione, per migliorare l'efficienza dello sviluppo delle applicazioni in tutta l'azienda e nell'intero ciclo di vita del cliente.

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Carbon, una banca digitale con attività in Nigeria, Ghana e Kenya, mira a fornire un maggiore accesso al credito e servizi finanziari di qualità in Africa. Con l'uso della Piattaforma Provenir, ha potuto ridurre i tempi decisionali del 50%, integrare facilmente nuove fonti di dati e scalare per supportare la crescita. Grazie alla possibilità di configurare facilmente scorecard, modelli e regole, e alla disponibilità di analisi avanzate e dati da tutte le transazioni, sono in grado di ottimizzare i modelli esistenti e di migliorare continuamente la qualità Riduzione dei tempi di decisione delle decisioni. "

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"La flessibilità della piattaforma Provenir ci permette di configurare facilmente scorecard, modelli e regole, nonché di integrarci con nuove fonti di dati. Soddisfare le aspettative dei clienti e fornire un'esperienza superiore che sia sicura e affidabile è una priorità fondamentale per noi. La partnership con Provenir ci permette di offrire ai clienti un maggiore accesso al credito e a servizi finanziari di qualità, e non vediamo l'ora di contribuire a rimodellare l'esperienza complessiva dei pagamenti in Africa".

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La piattaforma decisionale AI di Provenir: La piattaforma decisionale AI di Provenir consente di prendere decisioni sul rischio più rapide e precise lungo l'intero percorso del cliente. Con una tecnologia appositamente costruita per l'orchestrazione dei dati e i processi decisionali sul rischio in materia di identità, frodi e credito, la piattaforma Provenir offre un apprendimento automatico incorporato per darle la flessibilità di iterare, espandere e scalare secondo le sue tempistiche. Con la nostra offerta SaaS low-code e cloudnative, può ridurre la dipendenza dai fornitori (e l'onere per il suo team IT), attivare il processo decisionale istantaneo sul credito durante la fase di'onboarding e oltre, e immettere sul mercato nuovi prodotti più rapidamente della concorrenza.

Scopri come la piattaforma decisionale alimentata dall'AI di Provenir fornisce le basi per decisioni di rischio più accurate e automatizzate lungo l'intero percorso del cliente, consentendo esperienze superiori, crescita redditizia e riduzione delle perdite.

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