Dany Srage, Data Scientist,chez DeFacto est l’invité de l’épisode 69 du podcast Data Driven 101. 

Comment DeFacto utilise l'IA et l'Open Banking pour révolutionner le financement des PME ?

Il nous dévoile les coulisses de leur algorithme de credit scoring et les défis de la data science appliquée au prêt. Un épisode riche en enseignements pour comprendre les enjeux de la data dans le secteur financier.

🔑 MOTS CLÉS

Credit Scoring: Le credit scoring est une méthode d’évaluation du risque de crédit d’un emprunteur. Il s’agit d’un score calculé à partir de différents critères qui permet d’estimer la probabilité qu’un emprunteur ne rembourse pas son prêt.

Open Banking: L’open banking est un système qui permet aux banques de partager les données financières de leurs clients avec des tiers autorisés, comme Defacto. Cela permet à Defacto d’accéder aux transactions bancaires des entreprises et d’analyser leur situation financière.

Label: Un label est une étiquette qui est attribuée à une donnée dans un dataset. Dans le contexte de Defacto, le label indique si un prêt a été remboursé ou non

Credit Line: Une credit line est une ligne de crédit. Il s’agit d’un montant maximum qu’un emprunteur peut emprunter auprès d’un prêteur.

Data Drift: Le data drift est un phénomène qui se produit lorsque les données utilisées pour entraîner un modèle de machine learning évoluent au fil du temps.

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