ProtectRobo

サイコグラフィックスと代替データ

ProtectRoboを利用することで、貸し手は顧客基盤の継続的なモニタリングにより、そのリスク管理を改善することができます。債務不履行や顧客離脱の予測について考えてみましょう。これは個人レベルで発生することですが、これらが早期に発見、警告され、特定の対策による予防処置を貸し手が個別に講じることができれば、それにより顧客基盤全体が抱えるリスクが低減されます。これらの予測はARプラットフォームのAIモデルを用いており、APIを通じて銀行のシステムに直接フィード提供することができます。

方法

AIを利用した弊社のリスク予測モデルはいつでも利用可能ですが、特定の貸し手に合わせてカスタマイズすることが可能です。これは使用可能な顧客行動データの量と品質に依存します。

このモデルは厳格な手順に従って開発され、貸し手が持つ使用可能な顧客データを最大限に活用します。また、サイコグラフィックスもこのモデルに追加でき、それによりさらに有用な顧客プロファイルの作成が可能になります。

Methodology – Approach

Methodology – Quality of model

Metrics for binary classification

• Accuracy



• Precision



• Recall



• F1



• Matthews