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Como funciona o software?

Como funciona

o software?

O núcleo da plataforma PARC é um modelo de classificação obtido através da aplicação do state of the art no tratamento de dados e na seleção e otimização de algoritmos de aprendizagem automática supervisionada. Resulta de um trabalho extenso de análise e preparação das fontes, seguido de inúmeros ciclos de treino, avaliação e ajuste paramétrico sobre diversos algoritmos. O resultado foi um modelo de classificação que reúne elevada precisão, capacidade de generalização e performance, permitindo a avaliação do risco de incumprimento na concessão de crédito. Desenhado para total integração com os seus sistemas internos atuais, o novo software de análise de risco de crédito da Match Profiler, permite às instituições financeiras ter uma ferramenta eficiente para avaliar a solvabilidade dos seus clientes e reduzir os potenciais cenários de incumprimento.

Para que setores o PARC é destinado?

Para que setores

o PARC é destinado?

  • Bancos
  • Credoras
  • Plataformas P2P
  • Companhias de seguros
  • Empresas de Leasing
  • Empresas telecomunicação
  • Comércio eletrónico

Operamos com todos os tipos de empresas financiadoras, desde bancos, plataformas de P2P, empresas de leasing, entre outros, com um objetivo em comum: melhorar o portfólio de créditos, ajustando-o ao perfil de risco de cada empresa e assim otimizar as taxas de aceitação de créditos e respetivos reembolsos ao longo do ciclo de vida.

Decisões de crédito na hora com uma análise de risco otimizada

Atravessamos tempos em que os clientes pretendem respostas rápidas e eficazes. Este é o software de análise de risco de crédito que vai permitir conceder empréstimos em tempo útil bastante reduzido, mitigando os riscos associados de modelos de análise basilares ainda comumente verificados nas organizações financeiras.

Funcionalidades do PARC para uma gestão de risco de crédito efetiva

Funcionalidades do PARC

para uma gestão de risco de crédito efetiva

  • Classificação de risco de crédito
  • Classificação do risco de incumprimento
  • Análise de sensibilidade
  • Consulta de histórico de operações
  • Operações em batch

O PARC ajuda as empresas a reduzir os riscos financeiros, ao mesmo tempo que simplifica o fluxo de trabalho e otimiza recursos. O tempo de processamento de crédito será reduzido e a exposição ao risco controlada, assegurando assim a mitigação dos incumprimentos mutuários.


João Cunha

Business Unit Manager (Innovation and Research & Development Department)

Quais os benefícios da utilização de um software de análise de risco de crédito?

Quais os benefícios da utilização

de um software de análise de risco de crédito?

Processamento mais rápido

Com um software de avaliação de risco de crédito como o PARC, o processo de atribuição de um crédito será mais eficiente, na medida em que os processos de análises serão mais rápidos.

Redução do risco

O processo de avaliação de risco será analisado com um rigor acrescido, minimizando assim a conceção de crédito que possa significar uma elevada exposição ao risco à instituição financeira e a um possível cenário de incumprimento.

Redução de custos

Através da automação da análise do risco de crédito com o PARC, é reduzido não só o risco de erro humano como também os custos associados.

Maior confiança

A plataforma introduz um maior grau de confiança entre todos os intervenientes no processo de concessão de crédito ao proporcionar a avaliação de risco em situações em que o mesmo era incipiente ou inexistente.

Compatibilidade com sistemas atuais

Solução de software com rápida integração em sistemas atuais. A solução é disponibilizada sob a forma de API REST com mensagens em JSON. Os endpoints permitem as operações de criação de scores, individuais ou em batch. Toda a infraestrutura reside na AWS, seguindo os padrões da Well-Architected Framework o que resulta numa solução serverless, de alta disponibilidade performance e segurança.

Análise paramétrica

O modelo de classificação PARC produz a probabilidade de um empréstimo entrar em incumprimento. Este Trata-se da deteção de uma classe minoritária. Estudos apontam que o custo de classificar erradamente um mau crédito como bom é cinco vezes superior ao custo de classificar um bom crédito como mau. A plataforma permite, no entanto, a variação de parâmetros (montante, prazo e taxa de esforço) para análise da possibilidade de baixar o risco para níveis aceitáveis, abrindo a possibilidade de negociação do empréstimo.

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