Los análisis avanzados y la modelización de riesgos desempeñan un papel fundamental en el apoyo a las empresas financieras.  Ejemplos de requisitos de modelización son los préstamos al consumo y el análisis de riesgos para los préstamos hipotecarios.

Para seguir siendo competitivos y optimizar el uso del capital, los nuevos modelos que apoyan los nuevos productos y la mejora de los modelos existentes deben gestionarse en el menor tiempo posible.

Para hacer frente a estos retos, los métodos de modelización del riesgo también han aumentado en sofisticación: ahora incluyen métodos innovadores como el aprendizaje automático.

Los enfoques tradicionales no pueden satisfacer las necesidades analíticas de todo el mercado de manera rentable: simplemente no son sostenibles.

Por esta razón le invitamos a compartir con SAS y Procibernética de una conversación y demostración sobre cómo desarrollar e implementar modelos analíticos que permitan automatizar la gran mayoría de las decisiones de admisión, cobranza, y generación de alivios financieros, así como decisiones de retención y fidelización de clientes.