Recrutez un Expert ML Crédit

Client : Une grande banque commerciale européenne.

Défi : Le système existant était lent et obsolète, nécessitant une refonte via le Developpement Modele ML Scoring Credit pour traiter le Big Data.

Solution : Notre équipe augmentée Python a développé un pipeline de Machine Learning modulaire, intégrant des sources de données non traditionnelles pour affiner le scoring.

Résultat : Réduction du temps de traitement des dossiers de 60% et augmentation de la précision du modèle de 12%.

Client : Une startup de paiement fractionné (Buy Now Pay Later).

Défi : Nécessité d'un Developpement Modele ML Scoring Credit capable de valider des transactions en moins d'une seconde.

Solution : Déploiement de 3 ingénieurs Python seniors spécialisés en algorithmes à faible latence pour construire une API de scoring prédictif.

Résultat : Latence réduite à 200ms par transaction et baisse du taux de défaut de 18%.

Client : Une plateforme de micro-crédit dans les marchés émergents.

Défi : Le Developpement Modele ML Scoring Credit devait fonctionner sans historique bancaire classique.

Solution : Nos experts Python ont créé des modèles basés sur les métadonnées mobiles et comportementales pour évaluer la solvabilité.

Résultat : Augmentation du taux d'approbation de 25% sans augmenter l'exposition au risque.