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Model

CreditFore

Chi lavora sul credito valuta le posizioni di continuo, ma il dato consolidato arriva sempre dopo. Per un bilancio d'impresa servono mesi, per le grandezze gestionali e creditizie giorni.

CreditFore anticipa quel dato con tre moduli di machine learning: la proiezione degli indicatori di bilancio, la previsione del costo del credito e il deterioramento delle posizioni prima che sia classificato. Ciascuno è addestrato sui dati storici del cliente e adottabile da solo o insieme agli altri.

I moduli

Tre modelli per anticipare il dato

Bilanci d'impresa

Indicatori dell'esercizio in corso

Proiezione degli indicatori di bilancio, individuati con machine learning fra oltre duecento voci contabili e di cash flow. La scelta dipende dalla finalità: rating interno, redditività e confronto settoriale ne chiedono di diversi. Copre l'universo delle imprese, affidate e non.

Posizioni deteriorate

Costo del credito

Stima del fondo a copertura delle perdite sulle posizioni deteriorate prima della chiusura contabile di fine mese, sui dati bancari già disponibili: da lì si ricava il costo del credito del mese.

Early warning

Deterioramento delle posizioni

Classificazione dello stato futuro delle posizioni — bonis, inadempienza probabile, scaduto — su un orizzonte definito con il cliente, per intervenire prima che il deterioramento sia registrato formalmente.

Impostazione

Modelli addestrati sui dati del cliente

Validazione su dati reali: il modello è addestrato sui dati storici e verificato prevedendo l'ultimo periodo disponibile, tenuto fuori dall'addestramento.

Architettura modulare: i tre moduli sono indipendenti e si attivano progressivamente, secondo le priorità del cliente.

Integrabile o fondativo: si inserisce nelle architetture previsionali già in uso, oppure diventa la base su cui costruirne una.

Sicurezza e trattamento dei dati

Dove vanno i dati

CreditFore lavora sui dati creditizi del cliente. L'esercizio è previsto in due modalità, e la scelta dipende dalle risorse di calcolo disponibili internamente.

Elaborazione in locale

Motore installato nell'infrastruttura del cliente, che elabora interamente in casa: nessun dato viene trasmesso all'esterno. Richiede risorse di calcolo adeguate al volume da elaborare.

Ambiente dedicato e protetto

In alternativa l'elaborazione avviene in un ambiente di calcolo dedicato e isolato, con cifratura end-to-end su ogni passaggio. Nessun dato grezzo transita in chiaro e torna il solo risultato.

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