Banque & assurance
Chaque prédiction explicable, variable par variable.
Des modèles white-box pour le crédit, la fraude et la rétention, construits sur votre propre infrastructure.
Rapide par nature
Toutes les données réseau rapprochées en quelques heures, pas en plusieurs jours.
Les données restent chez vous
Sur site ou en cloud privé. Les données ne quittent jamais votre infrastructure.
Taillé pour les gros volumes
Traite des milliards d’enregistrements par jour sur un serveur standard.
Notre approche
Conçu pour les vrais besoins du secteur.
Anatella | Moteur de préparation des données
Connectez toutes vos sources
Systèmes de core banking, plateformes de gestion des contrats, bilans et journaux de transactions, croisés sans projet de data warehouse.
Un traitement à l’échelle du portefeuille
Des millions de comptes et de contrats, avec des dizaines de milliers de variables dérivées, recalculés en intégralité, sans échantillonnage.
Un pipeline, un serveur
Pas de cluster, pas de migration cloud. Tout tourne dans votre infrastructure existante.
Modeler | Moteur prédictif
Sélection automatique des variables
Des dizaines de milliers de variables candidates, ramenées à celles qui prédisent vraiment le défaut, le churn ou le retrait.
Les algorithmes s’affrontent, les maths tranchent
Plusieurs modèles sont comparés entre eux, et le meilleur est retenu sur des critères statistiques.
Drift Report intégré
Signale un modèle de risque ou de conversion qui perd en précision quand les portefeuilles ou les conditions de marché évoluent.
SOLUTIONS
Ce que ça donne en production.
Taux de conversion des campagnes multiplié par 4
Un ciblage large et peu précis transformé en modèle d’acquisition de précision pour le crédit à la consommation.
Leasing : le taux de conversion passe de 4 % à 34 %
Des modèles de ciblage par produit ont remplacé les campagnes de masse pour les offres de leasing haut de gamme.
Risque de défaut : 98 % de précision
BNP Paribas repère les entreprises menacées de faillite à partir de 24 000 variables de tendance financière.
Attrition des clients professionnels réduite de 20 %
Un modèle de rétention a repéré tôt les clients à risque, de quoi sauver 7 000 comptes par an.
Crédit aux entreprises : +21 % de marge nette
TIMi a identifié les clients professionnels ayant un besoin de financement avant la concurrence.
250 M€ d’épargne restés investis plutôt que retirés
Un modèle construit client par client a montré que le produit d’épargne d’AXA (4,5 Md€) était plus stable qu’on ne le pensait.
Problèmes résolus
Ce que les banques et les assureurs règlent avec TIMi.
Des moyennes à la place des individus
Un score de risque unique appliqué à tout un segment passe à côté du client professionnel sur le point de faire défaut, et de celui qui ne le fera jamais.
Beaucoup de contacts, peu de conversions
Ratisser large, c’est encore contacter des milliers de prospects ou d’assurés pour n’en convertir qu’une poignée.
De la prudence à défaut de preuves
Sans modèle fiable des comportements réels de retrait ou de défaut, les fonds dorment au lieu de travailler.
Le signal enfoui dans les données brutes
Bilans, historiques de transactions et dossiers de sinistres contiennent le signal, mais seulement une fois transformés en bonnes variables.
FAQ
Questions fréquentes.
À quoi sert TIMi dans la banque et l’assurance ?
Les banques et les assureurs utilisent TIMi pour le scoring du risque de crédit, le ciblage des campagnes, la prévention de l’attrition et la modélisation de la liquidité ou du capital. Parmi les déploiements : ING, BNP Paribas, Cofidis et AXA.
TIMi peut-il réduire l’attrition client ?
Oui. Pour ING, TIMi a réduit de 20 % l’attrition des clients professionnels, soit plus de 7 000 comptes sauvés par an.
TIMi peut-il prédire le risque de faillite d’une entreprise ?
Oui. Pour BNP Paribas, TIMi a atteint 98 % de précision pour prédire quels clients entreprises feraient faillite dans les 6 mois, à partir de 24 000 variables dérivées des bilans publics.
TIMi peut-il aider à libérer du capital sans augmenter le risque ?
Oui. Pour AXA, le modèle de retrait de TIMi, construit client par client, a montré que 250 millions d’euros supplémentaires pouvaient être investis tout en conservant une liquidité totale.
De combien TIMi peut-il améliorer la conversion des campagnes ?
Pour BNP Paribas, la conversion des campagnes a été multipliée par 8,5 (de 4 % à 34 %). Pour Cofidis, elle a gagné 4,6 points, soit 3,5 M€ de revenus supplémentaires.
TIMi peut-il tourner sur site pour une banque ou un assureur ?
Oui. TIMi tourne sur site ou en cloud privé, sur des serveurs standard et sans cluster.
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