Nền tảng dữ liệu thay thế trên đám mây
để hiểu rõ khách hàng hơn.

STEPs

GIẢI PHÁP DỮ LIỆU THAY THẾ TÍCH HỢP

STEPs là hệ thống đánh giá tín dụng thế hệ mới với khả năng ra quyết định tự động,
kết hợp linh hoạt giữa mô hình truyền thống và mô hình tín dụng thay thế.

STEPs tự động tổng dữ liệu hồ sơ, giao dịch tài chính và dữ liệu thay thế,
giúp nâng cao độ chính xác trong việc thẩm định khoản vay nhờ công nghệ độc quyền, AI và công cụ quản trị rủi ro.

STEPs : Nền tảng công nghệ cung cấp hệ thống chấm điểm tín dụng thế hệ mới
cho các tổ chức tài chính, doanh nghiệp

Mô hình tích hợp quản lý khách hàng B2B,
cung cấp dịch vụ phù hợp với từng doanh nghiệp
và giảm rào cản trong quá trình triển khai.

Thông qua STEPs, quy trình phê duyệt, thiết lập hạn mức tín dụng
và điều chỉnh lãi suất theo chính sách của từng doanh nghiệp được tối ưu hóa.

  • Xử lý Dữ liệu lớn
  • Chấm điểm Tín dụng Thay thế
  • Mô-đun Chiến lược AI

3 Ưu Thế Vượt Trội
của STEPs

Xử lý dữ liệu di động
siêu nhanh

Phát triển biến số tín dụng
ưu việt

Nền tảng dữ liệu lớn
toàn diện

01

Xử lý dữ liệu di động
siêu nhanh

99% kết quả được tạo
trong vòng 1 giây

02

Nền tảng dữ liệu lớn
toàn diện

Hỗ trợ chuyên gia và tự động hóa bằng AI

03

Phát triển biến số tín dụng
ưu việt

Tạo biến số tín dụng
có tính phân biệt cao
một cách hiệu quả

01
Xử lý dữ liệu di động siêu nhanh.

99% kết quả được tạo trong vòng 1 giây

02
Nền tảng dữ liệu lớn có hệ thống

Hỗ trợ cả chuyên gia con người và tự động hóa bằng AI

03
Phát triển biến số tối ưu

Tạo biến số tín dụng có tính phân biệt cao một cách hiệu quả

STEPs xử lý dữ liệu theo thời gian thực,
từ thu thập dữ liệu, lựa chọn biến số, tối ưu hóa thuật toán ML
đến xác thực mô hình.

  • 1
    Phát triển Biến Số
    Phát triển hơn 300 biến số về hành vi, tâm lý, v.v.
    từ dữ liệu di động & mạng xã hội.
  • 2
    Thu thập Dữ liệu
    Thu thập hơn 12000 loại dữ liệu phi cấu trúc
    (di động, email, SNS, v.v.) với sự đồng ý của
    người dùng.
  • 3
    Lựa chọn Biến số
    Sử dụng phương pháp Lasso & Greedy Forward Selection
    để lựa chọn các biến số dự đoán mạnh nhất
    cho mô hình Machine Learning.
  • 4
    Phương pháp Biến đổi Biến số
    Áp dụng biến đổi phi tuyến tính, chuẩn hóa,
    sử dụng cây quyết định (decision tree) để phát hiện
    các điểm ngoại lệ và các biến số tương quan,
    từ đó thực hiện biến đổi biến số và tạo ra các biến mới.
  • 5
    Kiểm định Sự ổn định
    Thực hiện kiểm tra chéo & thử nghiệm ngoài mẫu
    bằng cách chia tập dữ liệu thành
    nhiều nhóm ngẫu nhiên.
  • 6
    Mô hình hóa
    Lựa chọn thuật toán ML phù hợp nhất thông qua thử nghiệm lặp lại.

Nền tảng Tài chính Thay thế Toàn cầu để Quyết
định Tín dụng Thông minh

CrePASS không chỉ giúp các nhóm khách hàng nằm ngoài hệ thống tài chính tiếp cận với các dịch vụ tài chính
mà còn giúp các tổ chức tài chính đưa ra các chiến lược để tìm kiếm nhóm khách hàng đặc biệt.