Obtenga informaci贸n fiable y comprenda realmente c贸mo es la vida de sus clientes
Descubra m谩s soluciones de datos que permitan a sus equipos de an谩lisis tomar decisiones estrat茅gicas inteligentes.
Datos inteligentes para la puntuaci贸n crediticia
Disminuya su tasa de riesgo por defecto disponiendo de informaci贸n m谩s avanzada
Maximice la precisi贸n de la puntuaci贸n con datos transaccionales inteligentes y obtenga una nueva capa de informaci贸n sobre la vida diaria y los comportamientos de sus clientes con una precisi贸n del 99.99 %.
驴Seguro que sabe a qui茅n le est谩 prestando dinero?
驴Est谩 absolutamente seguro de conocer y entender qui茅nes son realmente tus clientes? 驴Cu谩les son sus h谩bitos, necesidades o deseos? Disponga de datos de pago avanzados para saberlo en un instante.
Incluso cuando una persona tiene una apariencia del todo decente...
El an谩lisis de ingresos, gastos y patrones de comportamiento puede llevar tiempo. 驴Est谩 seguro de que realmente sabe, al final, qui茅n es su solicitante de pr茅stamo?
...al final puede ser otra persona
Diferenciar a un jugador arriesgado de un gerente exitoso con familia puede ser una labor dif铆cil. Sin embargo, con un historial de transacciones estructurado basado en la categorizaci贸n de pagos detallada, la identificaci贸n del comerciante y el reconocimiento de la ubicaci贸n de compra, lo sabr谩 inmediatamente.
驴Por qu茅 utilizar datos avanzados para la puntuaci贸n crediticia?
Puntuaci贸n en tiempo real para cualquier servicio
Potencie su modelo de puntuaci贸n con informaci贸n estructurada a partir de datos del historial de transacciones en tiempo real para cualquier servicio de pago, incluyendo PSD2
Evite perjudicar su reputaci贸n
Aumente su reputaci贸n mediante pr茅stamos a clientes solventes y fiables y evite el aumento de la morosidad disponiendo de informaci贸n 煤til basada en datos
Convierta los pr茅stamos de alto riesgo en su ventaja competitiva
Analice los datos de pago de pr茅stamos de alto riesgo de su cliente y aproveche estos conocimientos para orientar perfectamente sus ofertas o vender sus propios pr茅stamos de alto riesgo.
驴C贸mo extraer el m谩ximo provecho de los datos inteligentes para la puntuaci贸n crediticia?
Aproveche el poder que proporciona la categorizaci贸n correcta de pagos
Etiquetar y segmentar cada transacci贸n individual
25 categor铆as de comerciantes y m谩s de 500 etiquetas a nivel de tienda
Ventas al por menor, negocios, inversi贸n, etiquetado eco y personalizado
Etiquetado de suscripci贸n
Supere la categorizaci贸n MCC
Obtenga informaci贸n profunda sobre el estilo de vida espec铆fico del cliente y prediga su comportamiento con un sistema de categorizaci贸n de transacciones de cuatro niveles.
Descubra patrones de comportamiento desde los puntos donde tiene lugar el gasto
Saber d贸nde trabajan tus clientes, d贸nde pagan y d贸nde viven le ayudar谩 realmente a entender y predecir mejor sus gastos cotidianos.
Calle, c贸digo postal, ciudad, regi贸n, provincia y pa铆s
Identificaci贸n a nivel de tiendas individuales en grandes centros comerciales
Tienda f铆sica, tienda electr贸nica y reconocimiento de pagos en l铆nea
Entienda realmente a qui茅n pagan sus clientes
Saber d贸nde viven sus clientes, d贸nde pagan y d贸nde viven realmente le ayudar谩 a entender y predecir mejor sus gastos de vida.黑料网 mejora cualquier tipo de pago
Identificaci贸n de transferencia bancaria
Pagos con tarjeta, reintegros de cajeros autom谩ticos y reconocimientos bancarios abiertos
Pagos peri贸dicos, transferencias y suscripciones
Casos de uso
Datos inteligentes para la puntuaci贸n crediticia
Maximice la precisi贸n de la puntuaci贸n y obtenga una nueva capa de informaci贸n sobre la vida diaria de los clientes
Informaci贸n sobre el comportamiento del cliente
Obtenga una visi贸n detallada de los h谩bitos, necesidades y objetivos de sus clientes y prediga su comportamiento
Vaya siempre un paso por delante
Informaci贸n del sector
Por qu茅 los c贸digos MCC no ayudan (mucho) a la hora de categorizar los pagos
We decided to provide our insights into the power of strictly MCC-based categorisation and its limits. Categorisation is important for credit risk scoring and it is the basis for Personal Finance Management tools. When we analyzed our categorisation with MCCs, we saw that only 53% of transactions could be easily and reliably categorised based on their MCC code. Let's look at the most frequent problems we identified that make MCC usage more difficult than it may seem at first glance.
Informaci贸n del sector
7 tendencias de banca digital a tener en cuenta en 2025
Mant茅ngase a la vanguardia en 2025 con estas 7 tendencias de banca digital que remodelan las finanzas. Desde la hiperpersonalizaci贸n hasta la criptointegraci贸n, descubra el futuro de la banca.
Informaci贸n del sector
7 KPI en los que todo banco digital deber铆a centrarse
Explore los KPI esenciales para los bancos digitales, desde la Adopci贸n de funciones hasta la Tasa de retenci贸n. Mejore las experiencias de usuario, fomente la lealtad y garantice el 茅xito en el panorama digital.
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