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Web data insights

Web Data Insight: soluzione innovativa per la Business Intelligence

I progressi in campo tecnologico e del software consentono alle aziende di adottare approcci di advanced analytics più efficaci, al fine di gestire in maniera più smart i rischi e supportare la crescita, l'efficienza e la competitività dell'azienda.

Le nuove fonti dati offrono la possibilità di sviluppare modelli di gestione del rischio di credito predittivi, che vanno ben oltre i dati interni "tradizionali" e quelli dei Credit Bureau.

Experian ha creduto ed investito in questo settore, acquisendo una comprovata esperienza nella fornitura di soluzioni basate su big data, data science, advanced analytics e smart credit, in vari paesi di tutto il mondo.

La nostra soluzione di advanced analytics, Web Data Insights (WDI), utilizza i dati pubblici non strutturati raccolti da Internet in combinazione con tecniche di machine learning per sviluppare modelli che consentono alle aziende di aggiungere un'altra dimensione alla gestione del rischio di credito.

No Value

Vantaggi della valutazione del rischio di credito

  • Valutazione del rischio ottimizzata con un layer aggiuntivo di dati pubblici non tradizionali e non strutturati
  • Capacità di evidenziare le root cause degli eventi ad alto rischio
  • Possibilità di prevedere accuratamente gli eventi futuri e la probabile propensione del cliente a effettuare acquisti, passare alla concorrenza o interagire
  • Riduzione dei crediti inesigibili, miglioramento della percentuale di accettazione delle richieste e della qualità delle richieste accettate
  • Segnali d'allarme tempestivi e insight sul portfolio più dettagliate
  • Miglioramento dei modelli statistici grazie a tecniche di machine learning

L'approccio

La nostra completa soluzione Web Data Insights end-to-end copre il web crawling, la classificazione dei siti, il text mining, l'analisi di segmentazione e i modelli di machine learning. Ogni account viene analizzato, ne viene effettuata la ricerca su Internet e vengono raccolte le informazioni disponibili al pubblico. Si tratta di un processo automatico conosciuto come "crawling" o "web scraping".

Le informazioni vengono poi classificate in diverse categorie da sofisticati algoritmi di text mining, prima che le informazioni rilevanti siano convertite in dati utilizzabili. Per classificare dati non strutturati e creare una base di variabili predittive, è possibile utilizzare diverse metodologie di text mining e sentiment analysis.

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Web Data Insights valuta il comportamento dei clienti attraverso la misurazione della loro presenza online. Consente alle aziende di aggiungere valore alla matrice esistente per la valutazione del portfolio.

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Web Data Insight: gestione del rischio di credito per il portfolio delle PMI

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