Banca y seguros
Cada predicción explicable, variable a variable.
Modelos white-box de crédito, fraude y retención, creados en tu propia infraestructura.
Rápido por naturaleza
Todos los datos de red conciliados en horas, no en días.
Los datos no se mueven
On-premise o en nube privada. Los datos nunca salen de tu infraestructura.
Pensado para grandes volúmenes
Procesa miles de millones de registros al día en un servidor estándar.
Nuestro enfoque
Hecho para lo que la industria necesita de verdad.
Anatella | Motor de preparación de datos
Conecta cualquier fuente
Sistemas de core banking, plataformas de administración de pólizas, balances y registros de transacciones, cruzados sin un proyecto de data warehouse.
Procesamiento a escala de cartera
Millones de cuentas y pólizas, con decenas de miles de variables derivadas, recalculadas al completo, sin muestreo.
Un pipeline, un servidor
Sin clúster y sin migración a la nube. Todo se ejecuta en tu infraestructura actual.
Modeler | Motor predictivo
Selección automática de variables
Decenas de miles de variables candidatas, reducidas a las que de verdad predicen el impago, el churn o la retirada de fondos.
Los algoritmos compiten y las matemáticas deciden
Se comparan varios modelos entre sí y se elige el mejor con criterios estadísticos.
Drift Report integrado
Avisa cuando un modelo de riesgo o de conversión pierde precisión porque cambian las carteras o las condiciones del mercado.
SOLUCIONES
Así funciona en producción.
Tasa de conversión de las campañas multiplicada por 4, hasta el 6,2 %
Una segmentación amplia y poco precisa convertida en un modelo de captación de precisión para el crédito al consumo.
La conversión en leasing sube del 4 % al 34 %
Modelos de segmentación por producto sustituyeron a las campañas masivas en las ofertas de leasing de gama alta.
Riesgo de impago: 98 % de precisión
BNP Paribas detecta las empresas en riesgo de quiebra a partir de 24 000 variables de tendencia financiera.
Un 20 % menos de abandono de clientes profesionales
Un modelo de retención detectó a tiempo a los clientes en riesgo y salva 7000 cuentas al año.
Un 21 % más de margen neto en crédito a empresas
TIMi identificó a los clientes profesionales con necesidades de financiación antes que la competencia.
250 millones de euros de ahorro que se mantuvieron invertidos en lugar de retirarse
Un modelo construido cliente a cliente demostró que el producto de ahorro de AXA, de 4500 millones de euros, era más estable de lo que se suponía.
Problemas resueltos
Lo que los bancos y las aseguradoras resuelven con TIMi.
Medias en lugar de individuos
Una única puntuación de riesgo aplicada a todo un segmento no ve al cliente profesional que está a punto de impagar, ni al que nunca lo hará.
Mucho alcance, pocos resultados
Abarcar mucho sigue suponiendo contactar con miles de clientes potenciales o asegurados para convertir a un puñado.
Prudencia en lugar de evidencia
Sin un modelo fiable del comportamiento real de retirada o de impago, los fondos se quedan parados en lugar de ponerse a trabajar.
La señal, enterrada en los datos en bruto
Los balances, los historiales de transacciones y los expedientes de siniestros contienen la señal, pero solo después de convertirlos en las variables adecuadas.
FAQ
Preguntas frecuentes.
¿Para qué se usa TIMi en banca y seguros?
Los bancos y las aseguradoras usan TIMi para el scoring de riesgo de crédito, la segmentación de campañas, la prevención del abandono de clientes y el modelado de liquidez o de capital. Entre los despliegues están ING, BNP Paribas, Cofidis y AXA.
¿Puede TIMi reducir el abandono de clientes?
Sí. En ING, TIMi redujo un 20 % el abandono de clientes profesionales y salva más de 7000 cuentas al año.
¿Puede TIMi predecir el riesgo de quiebra de una empresa?
Sí. Para BNP Paribas, TIMi alcanzó un 98 % de precisión al predecir qué clientes empresa quebrarían en un plazo de 6 meses, a partir de 24 000 variables derivadas de balances públicos.
¿Puede TIMi ayudar a liberar capital sin aumentar el riesgo?
Sí. Para AXA, el modelo de retiradas de TIMi, construido cliente a cliente, demostró que se podían invertir 250 millones de euros adicionales manteniendo toda la liquidez.
¿Cuánto puede mejorar TIMi la conversión de las campañas?
En BNP Paribas, la conversión de las campañas se multiplicó por 8,5 (del 4 % al 34 %). En Cofidis, subió 4,6 puntos y generó 3,5 M€ de ingresos adicionales.
¿Puede TIMi ejecutarse on-premise en un banco o una aseguradora?
Sí. TIMi se ejecuta on-premise o en nube privada, en servidores estándar y sin clúster.
COMPRUÉBALO TÚ MISMO
No te fíes solo de nuestra palabra.
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