Il progetto sviluppato da Artea ha previsto la realizzazione di un sistema avanzato di gestione del rischio e del credito per una società finanziaria operante nel settore automotive. La soluzione integra modelli di machine learning e analisi statistica per prevedere con maggiore accuratezza il valore residuo dei veicoli e ottimizzare i processi di valutazione del credito. Il sistema analizza dati storici e variabili chiave, fornendo strumenti predittivi per supportare decisioni più informate e strategie di mitigazione del rischio più efficaci.
case-studies
Predizione del valore residuo di una vettura con l’AI
Approccio e metodologia
Il progetto ha previsto lo sviluppo di un sistema avanzato di gestione del rischio e previsione del valore residuo dei veicoli, basato su modelli di machine learning e analisi statistica. La soluzione analizza in modo approfondito i dati storici relativi a veicoli, clienti e operazioni finanziarie, identificando le variabili più significative per le previsioni. Grazie a questo approccio, il sistema è in grado di fornire stime più precise del valore residuo dei veicoli e di ottimizzare i modelli di scorecard utilizzati per valutare l’affidabilità creditizia dei clienti. Inoltre, permette di affinare le strategie di mitigazione del rischio, supportando decisioni più informate e rapide e migliorando complessivamente l’efficienza e l’efficacia dei processi di gestione del credito all’interno della società finanziaria.
Abbiamo sviluppato un sistema basato su modelli avanzati di machine learning e analisi statistica per ottimizzare la gestione del rischio e migliorare la previsione del valore residuo dei veicoli. Attraverso l’analisi dei dati storici e delle variabili chiave, il sistema ha permesso di affinare le strategie di valutazione e mitigazione del rischio.
Personale coinvolto nel progetto
2
Specialisti
Tempo di realizzazione
8
Weeks
Tecnologie utilizzate
- Docker
- MLflow
- Random Forest
- Scikit-learn
- TensorFlow
92
%
Accuratezza del modello
120
%
ROI del modello di rischio e predizione
48
ore
Tempo medio di approvazione
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