Previsão de Perdas, Inadimplência e Fraude
Como prever inadimplência e fraude com IA?
Modelos explicáveis estimam a probabilidade de perda e de fraude a partir de faturamento, cobrança, consumo e comportamento transacional, e levam a decisão de cobrança ou bloqueio ao CRM e ao ERP. O diagnóstico de 4 semanas inclui backtest em 24 meses.
O problema
Distribuidoras e financeiras calculam provisão para perdas e combatem fraude com regras estáticas e planilhas, o que gera provisão mal calibrada e perda operacional.
O que entregamos
Pipeline de features sobre faturamento, cobrança, consumo e comportamento transacional; modelos de probabilidade de perda e de fraude com explicação por variável; integração da decisão de cobrança e bloqueio no CRM e no ERP.
Prazo e formato
Diagnóstico de 4 semanas com backtest em 24 meses; piloto de 10 semanas.
Indicador de sucesso
Erro da provisão frente à perda realizada, perda por fraude evitada, recuperação na cobrança.
Importante
Reaproveita a experiência de PECLD e do motor de fraude já construídos pela Union, sem levar dados ou propriedade intelectual de um cliente para outro.
Depois do diagnóstico
O que esta oferta deixa pronto para os próximos passos, se fizer sentido para você:
- Union One
- Operação gerenciada dos modelos (MLOps)
- Agente de atendimento para cobrança assistida
Sai com um ativo em produção
Dados para decidir margem, migração, perdas e ativos
Diagnóstico com dados reais em 4 semanas
2 a 6 semanas, preço fixo, com amostra real dos seus dados. A proposta já traz o preço do piloto e da operação, para você aprovar o caminho completo.
Em até 5 minutos, a Marina, nossa consultora virtual, entende sua demanda, qualifica e encaminha a um consultor humano da Union. Prefere marcar direto? Em Agendar uma conversa, deixe seus dados e escolhemos a agenda com você.