- El proveedor de análisis de riesgos de crédito, Carrington Labs, se ha asociado con la compañía de infraestructura de decisión de tiempo real Oscar.
- La asociación pondrá modelos de muestreo avanzados y avanzados y suscripción a Carrington Labs Carrington Labs Carrington Labs.
- Con sede en Sydney, NSW, Australia, Carrington Labs hizo su debut en Finovate en Finovatefall 2024 en Nueva York.
Proveedor de análisis de riesgos de crédito Carrington Labs anunció una nueva asociación con una empresa de infraestructura de toma de decisiones en tiempo real Oscilar. La asociación acortará los tiempos de integración para los prestamistas y mejorará los flujos de trabajo de riesgo de crédito para bancos, cooperativas de crédito y fintechs.
“Los landers quieren mejorar la forma en que evalúan el riesgo de crédito, pero muchos están limitados por sistemas heredados y largos ciclos de implementación”, dijo el CEO de Carrington Labs, Jamie Twiss. “La asociación con Oscar facilita el acceso a los prestamistas para acceder y actuar sobre una mejor información sobre riesgos de crédito y mejorar su suscripción utilizando la infraestructura que ya tienen”.
Con la amable autorización de la asociación, se accesibles los modelos avanzados de riesgo de crédito y flujo de efectivo de Carrington Labs a través de la plataforma de decisión en tiempo real de Oscar. Los modelos Carrington Labs utilizan una combinación de datos en el nivel de transacción, datos de la oficina de crédito y información de comportamiento para proporcionar información de riesgo de crédito más inteligente. Combinado con la plataforma sin un código oscilante, los modelos promueven una inclusión más amplia en los préstamos evaluando con mayor precisión la solvencia de los prestatarios de archivos de carne picada con ingresos no tradicionales.
“Carrington Labs aporta una capacidad sólida en el análisis de riesgos de crédito y datos alternativos”, dijo Neha Narkhede, CEO y cofundadora de Oslaril. “Juntos, ayudamos a los prestamistas a crear una imagen más completa de solvencia, sin agregar complejidad”.
Fundada en 2021, Oslarar salió del sigilo hace dos años con su tecnología alimentada por IA para ayudar a las empresas a defender mejor las transacciones en línea contra el fraude. La compañía con sede en Palo Alto, California, utiliza datos en tiempo real, una IA y una decisión de crear una plataforma avanzada de detección de crédito y fraude que permita a las empresas evaluar el riesgo de cada transacción en línea en unos minutos. La Compañía valora el mercado de protección de riesgos en más de $ 200 mil millones y señaló que el riesgo de crédito y fraude actualmente cuestan a las empresas más de $ 48 mil millones por año. Por su parte, los consumidores están enganchando por $ 8 mil millones por año debido al crédito y al riesgo de fraude.
“Durante mi estadía, los equipos de ingeniería que conducen a Meta, descubrí que los datos y la IA jugaron un papel muy importante en la toma de decisiones de riesgo, pero esta tecnología era difícil de construir y no fácilmente accesible para nuestros equipos de ventas”, dijo el cofundador y CTO Sachin Kulkarni Oscar. “Hemos construido Oscilil para que las empresas puedan tener una solución de decisión de riesgo exhaustiva, pero no tendrían que usar el precioso tiempo de sus equipos de ingeniería para lograrlo”.
Carrington Labs permite a los prestamistas ser más inclusivos al tiempo que aumentan los ingresos, reducen las tasas de defectos y mejoran los márgenes. Fundado en 2024, Carrington Labs hizo su debut en Finovatefall 2024 Finovatefall en Nueva York. Durante la conferencia, la compañía con sede en Sydney, Australia, demostró su tecnología que explota la IA explicativa para proporcionar evaluaciones alternativas de riesgo de crédito y recomendaciones de límite de préstamos de acuerdo con los productos de préstamo únicos del prestamista. Los modelos de riesgo de crédito de Carrington Labs han sido capacitados en más de mil millones de puntos de datos para proporcionar información específica; La compañía se jacta de que puede controlar un modelo de riesgo hecho a medida para un prestamista en unos días y a bordo de un nuevo prestamista durante semanas.
El anuncio de la asociación de la compañía es así Nueva investigación presentada lo que destacó la importancia de identificar los cambios de comportamiento en las solicitudes de préstamos. El estudio ha demostrado cómo los cambios de comportamiento pueden predecir el riesgo de préstamo y respaldar la decisión de Carrington Labs de ajustar la ponderación de factores de comportamiento en su modelo de riesgo del 36%, ponderación de registro para el modelo de la compañía.
“Aunque siempre hemos examinado una variedad de factores de comportamiento, esta última generación de modelos de flujo de efectivo prueba una gama más amplia de atributos que nunca antes, y nos sorprendió ver cuántos elementos de comportamiento se han encontrado en este modelo en particular”, dijo Twiss. “Este hallazgo subraya el valor de los datos de comportamiento en la evaluación de los niveles de riesgo de un buscador de préstamos”.
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