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Évaluez la solvabilité de vos clients avec Score

Vous vous intéressez à la solvabilité de vos clients pour adapter vos processus de vente ? À l'aide de notre API de credit scoring, protégez vous contre les risques de défaut de paiement.

Solvabilité estimée paiement sécurisé

Score by Pledg

SOLUTION de credit scoring par api

Le crédit est un élément essentiel de l’économie moderne, mais il comporte également des risques. Les entreprises qui accordent des prêts doivent être en mesure d’évaluer la solvabilité de leurs clients. C’est pourquoi nous avons développé une API, Score by Pledg, qui utilise des algorithmes de machine learning pour analyser les transactions bancaires des utilisateurs ou leur contexte, afin de prédire la probabilité de défaut de paiement.

Précision dans le contrôle du risque

Notre modèle de credit scoring a prouvé sa pertinence sur notre activité, pour minimiser le risque tout en maximisant l'acceptation.

Précision.

Nos algorithmes de notation savent analyser une multitude de données, leur permettant d'être pertinents quelque soit le contexte.

Adaptabilité.

Adaptabilité au contexte
Instantanéité de la réponse

Notre API de scoring renvoie une réponse en moins d'une demi-seconde, sans qu'une intervention du client ne soit nécessaire.

Instantanéité.

Pourquoi faire confiance à
notre API de credit scoring ?

Pour les besoins de son activité, Pledg a développé des algorithmes de scoring utilisant les dernières technologies de machine learning.
Grâce à eux, nous obtenons le taux de défaut le plus bas du marché tout en garantissant des taux d’acceptation supérieurs aux standards.

Taux d'impayé et nombre de transactions en fonction du résultat du Score (de 0 à 1000)

Taux d'impayé et nombre de transactions selon le Score
Nos clients nous beta testent et notre moteur de décision prouve chaque jour sa pertinence
Nous serions ravis de partager plus de statistiques avec vous

Quelles données Score est capable de traiter ?

Une API et deux façons pour vous de bénéficier de notre expertise : 

Historique bancaire

Données bancaires

En nous transmettant un historique de transactions tel que retourné par une solution d’open banking du marché, conformément à la réglementation DSP2.

Contexte de l'achat

Données contextuelles

En nous transmettant des données de contexte autour d’un client : le contenu de son panier, son historique d'achat, ses coordonnées, son profil technique...

Avec Score, vous accédez à un modèle de scoring basé sur une technologie de pointe en terme d'analyse de données et de machine learning, capable de traiter plusieurs centaines de points de données pour évaluer rapidement et efficacement les risques de défaut de paiement.

Nos algorithmes s’adaptent à tous les contextes et apprennent en continu des données qu'ils analysent, pour évaluer toujours plus finement les capacités d'emprunt d'un client selon des données bancaires et contextuelles.

En savoir plus sur notre API, Score ?

Dashboard statistics data graph
VOUS AIMERIEZ POUVOIR vous affranchir dES Risques de Défaut de paiement et d'insolvabilité et êtes intéressés par notre solution de credit Scoring ?
Faites le savoir !

Questions fréquentes

Pourquoi analyser les risques de défaut de paiement et d'insolvabilité ?
Comment estimer les capacités de paiement et de remboursement d'un client ?

La méthode la plus courante pour estimer les capacités d'emprunt, de paiement et de remboursement d'un client ainsi que ses risques de défaut de paiement est l'utilisation du crédit score, une évaluation du risque de défaut de paiement d'un emprunteur basée sur son historique de crédit, qui est utilisé par les prêteurs pour déterminer les probabilités qu'un emprunteur ne rembourse pas un prêt.
Une autre méthode couramment utilisée pour évaluer les capacités de paiement et de remboursement d'un client est l'analyse des données financières, qui permet de mesurer sa solvabilité et son endettement. Cette analyse peut inclure des informations telles que le ratio de dette à revenu, le ratio de fonds propres et le ratio d'endettement total.
Les prêteurs peuvent également se baser sur des modèles de scoring sophistiqués qui utilisent des données dites "alternatives", telles que les comportements de paiement en ligne, l'historique des transactions bancaires et les habitudes d'achat, pour mieux évaluer la capacité de paiement et les risques de défaut de paiement d'un emprunteur.
Il est important de noter que l'estimation des capacités de paiement et de remboursement d'un client ne se limite pas à une seule méthode et qu'une combinaison de plusieurs méthodes peut être utilisée pour fournir une évaluation plus complète et précise de la capacité de paiement et de remboursement d'un client. Enfin, l'analyse de la capacité de paiement et de remboursement d'un client peut être améliorée en utilisant des modèles de simulation qui permettent de tester différents scénarios, tels que des variations dans les taux d'intérêt ou des retards de paiement, pour mieux évaluer les risques et les impacts potentiels sur le remboursement des prêts.

Pour vos
- Mesure du risque de crédit
- Prédiction du risque d'insolvabilité
- Analyse d'un emprunt
- Décision d'accorder un prêt
- Évaluation du risque de défaut
- Niveau de capacité de paiement et de remboursement
- Score de solvabilité
- Notation de crédit

Comment fonctionne notre solution de scoring, Score by Pledg ?
Comment se protéger des risques d'impayé sans ralentir les processus de vente ?