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Experian Progenius: la nuova “ERA” nella ricerca Protesti
 

Una metodologia di nuova concezione in grado di potenziare le prestazioni dell'intero processo di verifica.

Progenius è l'avanzato sistema di ricerca protesti sviluppato da Experian che sincronizza on line il database Experìan ed il Registro Unico Informatico (RUI) di Infocamere, “certificando” ogni singolo effetto rilevato.

Il sistema è incorporato nel processo di ricerca del Credit Bureau e ne potenzia le performance sia in termini quantitativi che qualitativi.
La “genialità” della metodologia consiste in un'architettura dinamica composta da un insieme di regole (Rules) in grado di individuare e, successivamente, selezionare accuratamente le informazioni più significative presenti nel database.

Si tratta di un processo di ricerca intelligente che opera secondo un meccanismo di “stop&go”, regolato dal verificarsi di condizioni necessarie e sufficienti, implementate nel modello di analisi di Progenius.

I nuovi criteri di estrazione ed analisi dei dati utilizzano varie chiavi di ricerca: il codice fiscale, i dati di nascita, il nome del soggetto e l'indirizzo di residenza ed impiegano complessi algoritmi di normalizzazione e di incrocio dei dati, basati su criteri di assonanza fonetica.

La soluzione consente di costruire profili di analisi personalizzati: è possibile selezionare le Rules disponibili in base alle diverse strategie aziendali, definendo sia l'arco temporale di ricerca, sia eventuali cut-on / cut-off per includere od escludere dal processo di ricerca ed analisi determinate informazioni.

Progenius consente di evidenziare protesti a carico di persone fisiche ed imprese e offre la possibilità di arricchire l'esito della ricerca.
La procedura di analisi dispone anche di un modello di scoring in grado di evidenziare il rischio di credito relativamente alla presenza di sole informazioni di natura pubblica.

Il grafico evidenzia come il nuovo modello Progenius consenta di elevare la
precisione nei processi di analisi delle informazioni protesti riducendo
contestualmente il numero di dati non significativi
 

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