Un important distributeur en gros nord-américain était confronté à une hausse des créances douteuses et à une baisse des ventes, entraînant des tensions financières et des difficultés opérationnelles.
Le client était confronté à plusieurs problèmes majeurs.
Pour relever ces défis, nous avons mis en œuvre un système adaptatif et personnalisable de modélisation de prédiction des créances douteuses utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique avancés. Plusieurs sources de données, telles que l'historique des comportements de paiement, les données financières et les facteurs de risque client, ont été identifiées, intégrées dans des pipelines conçus à cet effet, puis incorporées au modèle. Les scores de risque générés et les enseignements tirés ont permis de définir les prochaines étapes stratégiques pour les comptes à risque. Ce travail a jeté des bases solides pour des analyses commerciales avancées et la planification de stratégies de remise ciblées.
Grâce à la mise en œuvre du modèle de prédiction des créances douteuses par IA/ML, notre client a fait évoluer sa gestion du risque de crédit d'un processus réactif vers une stratégie proactive. En s'appuyant sur des analyses basées sur les données pour ses décisions de crédit, notre client gère désormais le risque client de manière proactive, favorisant une croissance maîtrisée et préservant sa santé financière.
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