La automatización ayuda a optimizar las evaluaciones crediticias y tiene muchos beneficios potenciales para las entidades financieras como el ahorro de costes o la toma de mejores decisiones.
Automatizar los datos de los solicitantes de un crédito ayudará a las entidades financieras a evaluar dichas solicitudes y a darles salida. Para ello las empresas emplean tecnología basada en el machine learning y en el big data.
Y es que a través de la automatización se puede ayudar a optimizar las evaluaciones crediticias y a contar con muchos beneficios potenciales. Algunos de ellos son el ahorro de costes, el empleo de decisiones más consistentes y rápidas y, en última instancia, una mejor experiencia para el cliente.
Para realizar este proceso lo primero que se hace es verificar la identidad del solicitante. De esa manera se podrá garantizar que se evalúe la información correcta.
Buena calidad de datos
Es imprescindible disponer de buena calidad de los datos. En ese sentido, todos los campos deben rellenarse con datos válidos y correctos. Algo tan simple como la validación de formularios puede mejorar considerablemente los resultados.
Aparte de eso, a diferencia de los datos de los consumidores, en los que un número de seguridad social distingue fácilmente a las personas de otras con datos identidad similares, identificar las entidades comerciales presenta un desafío mayor.
Por eso, para aumentar las posibilidades de una coincidencia exitosa, trabaja con el archivo de referencia más completo disponible. Además de los campos equivalentes a los de los datos de la consulta, los valores alternativos (nombres comerciales de estilo comercial, direcciones anteriores, etc.) también aumentan las posibilidades de una identificación exitosa.
Durante el proceso es importante utilizar un motor de coincidencia sólido y estable. Un sistema de coincidencia referencial, perfeccionado para adaptarse a errores de ortografía y formato, latencia de datos y otros errores, está diseñado para devolver el registro correcto de manera consistente.
