PREVENTION DES RISQUES

PREDICTION DE DEFAUT DE CREDIT

Découvrez BXF RISQUE:

Une solution BIG DATA PRÉDICTIVE pour prédire le risque

BXF RISQUE est une solution béhavioriste de profilage de personnes physiques ou morales, qui permet d’évaluer le risque de défault d’un demandeur / client pour un credit po une prestation de services mensualisées de type abonnement (téléphonie,utilities,assurances) .
Cette solution, dénommée BXF RISQUE (Behavior Exremis Forecast), analyse, segmente et modélise le comportement humain afin de prédire le risque d’impayé et guider de façon optimale les réactions du client de manière preventive ou curative.

BXF Risque peut notamment être utilisée pour conduire de manière optimale une activité industrielle d’octroi de crédit à la consommation ou de credit management. Ses capacités de profilage par le moteur BXF RISQUE peuvent être utilisées pour résoudre une grande variété de problématiques.
L’auto apprentissage de BXF risque est basé sur des processus d’émergence, et le système est auto apprenant et par conséquent auto-adaptatif. Il fonctionne toujours dans une version optimale quelque soit l’évolution du contexte. La qualité de la prédiction du risque génère des impacts immédiats sur la qualité de la sélection , diminue la charge de risques , les provisions et les pertes permettant de réaffecter les gains tant vers la compétitivité des prix que vers l’optimisation des marges. Enfin les coûts de maintenance de la solution sont plus faibles que celles d’un systeme expert classique pour des résultats nettement meilleurs.

3. Contenu du projet et découpage en phase/tâche

La modélisation utilisée est fondée sur une combinaison d’algorithmes statistiques et neuronaux enrichie de développements spécifiques. Notre objectif est de choisir la meilleure approche pour générer des prévisions pour chaque cas donné. Le meilleur modèle est sélectionné automatiquement, en effectuant une analyse résiduelle.

Les utilisateurs ne sont pas responsables de l’algorithme choisi et l’usage opérationnel ne nécessite pas d’être mathématicien ou statisticien. Les utilisateurs notamment dans la phase de tunning doivent être des experts dans le domaine du risque pour optimiser la qualité des résultats grâce à la combinaison de leurs expertises avec les algorithmes mathématiques de BXF Risque.

BXF Risque permet ainsi de générer une performance prédictive optimale. BXF Risque s’adapte au contexte en temps réel aux changements de l’environnement interne et externe sans intervention humaine directe . (algorithme auto – apprenant)

Les algorithmes utilisés sont les suivants :

1. Segmentation de données (Bi-Clustering).

Chaque segment représente une multitude de clients avec un comportement similaire convergent. La segmentation est multifactorielle.


2. Génération de matrices multifactorielle utilisées comme une source d’entrée pour la modélisation

– Module de pré-traitement pour la génération des facteurs historiés

– Module de pré-traitement par transformation algébrique des facteurs standards afin de rendre les données exploitables par les modèles.

– Module de pré-traitement pour ré-échantillonnage des observations sous-représentées.

3. Reconstruction du « Meilleur Modèle » de chaque cluster (en utilisant la matrice multi-factorielle)

La génération du modèle est basée sur une matrice multi-vecteurs de données. L’un des vecteurs est le résultat de la segmentation. Le modèle est multidimensionnel.
Le résultat est une proposition de plusieurs modèles représentatifs. Ces modèles sont étudiés et validés sur des critères de stabilité et de performance par rapport au comportement futur de chaque dossier client en utilisant une approche neuronale. Au final, on identifie le meilleur modèle sur la sélection proposée.

4. Améliorer les modèles via l’application d’un algorithme à base de réseaux neuronaux

Les modèles sont ajustés sur l’historique des données le plus récent.

5. Reconstruction du modèle de Next Expected Event (NEE) – prochain événement attendu

Une carte des événements réussis est intégrée par rapport la dimension temporelle. L’effet de chaque événement est évalué sur la base de scénarios similaires. Puis, le modèle prédictif des événements est mis à jour.


6. Re-calcul de la probabilité de défaut – PoD

En utilisant le modèle mis à jour, le PoD est recalculé par l’utilisateur.

7. Calcul du NEE

A chaque nouvelle itération du processus (fréquence journalière ou fréquence hebdomadaire en fonction la mise à jour de la base de données de l’historique), touts les résultats précédents sont historisés pour comparaison interne (benchmark des résultats sur probabilité de défaut.

4. Architecture et technologie

Litis-BXF classe les dossiers en segments dynamiques homogènes sur le plan comportemental humain. Cette segmentation multicritères sur le comportement des débiteurs permet de déduire les stratégies et tactiques relationnelles les plus efficaces à appliquer à chaque instant.
Le fonctionnement est en mode client serveur. Le moteur du serveur effectue les analyses, génère des règles et fournie les résultats. Le client permet son pilotage, les restitutions et le suivi des opérations.
Litis-BXF extrait les données opérationnelles à travers une base de données décisionnelle (datamart) les transforme en connaissances. Pour chaque dossier traité, Litis-BXF réinjecte des séries optimisées d’actions à effectuer dans le SI opérationnel.

5. Besoin de l’offre

Modules nécessaires : Le moteur de calcul, le logiciel pilote, la base de données datamart ainsi que les outils annexes sont tous inclus dans l’offre.
Environnements : Litis-BXF s’adapte rapidement et facilement au système de production en place. Elle apprend sur l’ensemble des données disponibles. Pour chaque dossier, le choix peut être fait de le traiter de manière traditionnel i.e. sans appliquer l’optimisation Litis-BXF ou avec, permettant une montée en charge au rythme souhaité et un benchmark efficace quotidien des performances.
Ressources Humaines : Litis-BXF ne nécessite que de très faible intervention humaine et la compétence exigée des utilisateurs est réduite.
Ressources en donnée : Litis-BXF fonctionne parfaitement avec un set très frugal de données et peut tirer avantage de toute donnée exogène ou endogène supplémentaire disponibles.

6. Performance

En production en France chez Effico – un des premiers organismes de recouvrement français filiale de BNP Paribas, et ADEC structure de recouvrement de la chambre syndicales des huissiers de France ,Litis-BXF a démontré des performances remarquables sur des flux de dossiers massifs très diversifiés et une stabilité exemplaire sur un large éventail de situations.
• L’industrialisation atteint les niveaux de performance du relationnel face à face.
• Minimise les coûts de production, y compris des coûts en RH.
• Dans toutes les situations rencontrées les résultats restent optimisés
De plus, Litis-BXF est pourvu d’outils facilitant le suivi pointu de la performance en approche ‘machine du temps’.

7. Service

Mise en place

Litis-BXF est extrêmement facile à connecter au système de gestion des flux préexistant et à utiliser. Elle exploite les données de gestion en datamart et s’adapte aux processus en place.
Une partie importante de la mise en place concerne la préparation des données (modélisation des données et du workflow), cette étape qui est traitée lors du tuning de la solution chez Litis doit également être prise en considération et comparée avec les coûts et longueurs de mise en exploitation pour une solution DBT.

Services de hotline et de maintenance

La hotline et la maintenance corrective sur l’ensemble des fonctions de la solution affichent des coûts très bas – la preuve de la haute fiabilité des modèles Litis.
Seules les briques de base en provenance des éditeurs DMBT bénéficieront de la hotline et maintenance. Les services sur les développements autour de ces modules DMBT seront à la charge du client.

Sécurité

Souvent la supervision est sacrifiée lors de la phase de développement car on manque de temps et d’argent. Litis-BXF est équipé de système de contrôle afin de vérifier et de réagir rapidement en cas de dérapage. Avec une solution de classe DBT la mise en place d’une telle sécurité peut être mal pensée ou revenir trop cher.

8. Financement

Coûts

Les coûts des services – mise en œuvre et hotline maintenance assurée en partie par le client – sont comparativement importants dans les cas des solutions de type DMBT, raisonnables dans le cas de la solution Litis-BXF.
Le prix des licences est également largement à l’avantage de Litis, cela est vrai à faible volume et cela s’amplifie pour des volumes importants à traiter.

Budget

Le ROI est atteint plus tôt avec Litis-BXF grâce à une mise en place plus rapide et économique, un TCO très faible et des performances exceptionnelles.
De plus les paiements au volume (pay as you go de la plupart des licences de logiciel DMBT) et les fluctuations des développements pour un projet d’envergure prompt à en réclamer encore lors de son exploitation (maintenance) font que des solutions de classe DMBT sont difficiles voire impossibles à budgéter alors que la solution Litis fournis un financement stable, prévisible et sans mauvaises surprises.

9. Avantages clé Litis-BXF

Auto-apprentissage et élimination du biais : La solution Litis-BXF est conçue pour fonctionner avec une très faible intervention humaine ; elle auto-apprend, s’auto-adapte et génère sa propre intelligence sans biais contrairement aux systèmes experts limités et subjectifs.
Créativité et pilotage : Toutefois, les experts gardent toujours la possibilité d’exprimer leurs préférences – par la proposition de nouvelles hypothèses qui seront évaluées et adoptées ou rejetées par BXF, ils gardent donc la main sur la machin, leur créativité est stimulée et peut être évaluée.
Frugalité en compétence et en donnée : Litis-BXF est simple et intuitif d’utilisation, le besoin en compétence pointue reste limité de la part de ses opérateurs formés avec soin. De même Litis-BXF a été conçu pour fonctionner avec un jeu de données particulièrement réduit.
Facteur différenciant majeur : Litis-BXF contribue au short listage systématique sur les grands appels d’offre et à la conquête de nouveaux marchés. La notoriété de la marque qui l’utilise est renforcée (les tiers veulent que l’organisme de recouvrement utilise Litis-BXF qui lui fournit un taux de recouvrement plus important), tiers et client sont gagnants.
Avantage structurel : Un effet structurant très bénéfique dans la production habituellement constaté dans la première année d’opération.
Augmentation de la productivité personnelle : Litis-BXF multiplie la productivité personnelle à qualité constante – une capacité stratégique qui diminue l’exigence en expertise métier.
Expérience : Avec Litis-BXF vos experts bénéficient de l’expertise métier pointue générée par Litis-BXF.
Conclusion
Avec Litis-BXF, les entreprises restent maîtresses de leurs dépenses et de leurs données. Les performances sont excellentes et stables dès la fin de la mise en place qui intervient tôt. La sécurité de fonctionnement est assurée, le client accompagné – hotline maintenance.
Le TCO est faible et grâce au mode SaaS et a la mise en exploitation rapide le ROI intervient des les premiers mois. Les mensualités restent donc faibles, parfaitement prévisible et surtout immuable pour des évolutions importantes des volumes des dossiers, contrairement à l’explosion des développements et des prix des licences des logiciels de classe DMBT.
Les fonctionnalités sont présentes dans Litis-BXF dès la livraison et les possibilités du moteur sont très larges. Les solutions DBT ne proposent pas de logiciel dont le workflow a été pensé pour un service particulier, tout est a développé et cela représente forcément des coûts cachés dès le début (temps avant l’exploitation opérationnel) et au cours de l’exploitation (services de hotline et maintenance, coût d’une reprise sur panne), tout cela est intégré dans la solution Litis-BXF.