Score - Kalapa

Điểm số hành vi KALAPA

Phát hiện sớm và ngăn chặn các hành vi gian lận

ngay tại bước đăng kí khoản vay

Hệ thống chấm điểm thông minh dựa trên AI

KALAPA Score sử dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo (AI) để đánh giá mức độ rủi ro và gian lận của khách hàng ngay trong quá trình đăng ký. Giúp các đối tác đưa ra quyết định chấp nhận hoặc từ chối phê duyệt khoản vay một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Nguyên lý hoạt động của

Theo dõi hành vi của người dùng trong quá trình đăng ký vay trực tuyến, bao gồm tốc độ nhập liệu, hành vi thao tác chuột và bàn phím, thông tin về thiết bị và kết nối mạng, …

Dựa trên hàng trăm chỉ số hành vi được thu thập, các thuật toán học máy tiên tiến sẽ phân tích và đánh giá mức độ rủi ro tiềm ẩn của mỗi khách hàng.

Điểm số hành vi của mỗi khách hàng được trả về theo thời gian thực, giúp đối tác dễ dàng đưa ra quyết định cho vay phù hợp.

Cách thức chấm điểm của

Trong quá trình tương tác với trang web hoặc nộp hồ sơ vay, người dùng sẽ để lại thông tin hành vi của họ.

Hệ thống KALAPA ghi lại hàng trăm dữ liệu hành vi này trong quá trình người dùng điền đơn.

Chúng tôi sử dụng khoa học dữ liệu về hành vi để nhận dạng và phân tích thông tin này, sau đó chuyển đổi thành một mức điểm.

Từ mức điểm này các đối tác sẽ nắm bắt được mục đích và đánh giá rủi ro gian lận của từng người nộp đơn.

Dữ Liệu Thay Thế

Cải Thiện AUC

Tăng Lợi Nhuận

Nắm Bắt Ý Định Của Khách Hàng

Phân Loại Khách Hàng

Phát Hiện Gian Lận

Sử dụng

Nắm Bắt Ý Định Của Khách Hàng

Điểm số hành vi của KALAPA giúp các đối tác đánh giá nhu cầu của khách hàng có khớp với sản phẩm của doanh nghiệp hay không. Các đối tác có thể tập trung nguồn lực vào những khách hàng tiềm năng và phù hợp nhất.

Phân Loại Khách Hàng

Phân loại khách hàng thành các nhóm dựa trên điểm số hành vi. Các đối tác có thể triển khai các chiến lược tiếp thị và chăm sóc khách hàng phù hợp với từng nhóm, từ đó tối ưu hóa hiệu quả hoạt động.

Phát Hiện Gian Lận

Điểm số hành vi của KALAPA giúp xác định và ngăn chặn người dùng có dấu hiệu gian lận ngay từ giai đoạn đăng ký hồ sơ.

Tăng Lợi Nhuận

Phân loại khách hàng chính xác giúp bạn loại bỏ người dùng có hành vi gian lận và tập trung vào các phân khúc khách hàng tiềm năng có giá trị cao. Từ đó, doanh nghiệp có thể gia tăng lợi nhuận thông qua việc tối ưu hóa chiến lược bán hàng và chăm sóc khách hàng.

Tại sao lựa chọn

Theo Dõi Hành Vi Thời Gian Thực

Hệ thống tự động theo dõi mọi khách hàng để phát hiện dấu hiệu gian lận.

Phù hợp với Mọi Loại Hình Doanh Nghiệp

Mô hình chấm điểm dựa trên trí tuệ nhân tạo có thể nhanh chóng học hỏi đặc trưng của mọi loại hình doanh nghiệp

Tích Hợp Thuận Tiện

Qui trình tích hợp nhanh chóng với đội ngũ kĩ thuật sẵn sàng hỗ trợ các đối tác.

An Toàn Tuyệt Đối

Chúng tôi cam kết không thu thập bất kỳ dữ liệu cá nhân từ khách hàng.

Bảo Mật Thông Tin Khách Hàng

Chúng tôi cam kết không thu thập nội dung mà khách hàng điền vào đơn đăng ký.

Dữ Liệu Thay Thế

Sử dụng nguồn dữ liệu thay thế, bao gồm các thông tin độc đáo (từ thiết bị và thao tác người dùng) không thể thu thập được từ các cơ sở dữ liệu cục bộ thông thường. Dữ liệu này hỗ trợ người dùng trong việc đánh giá rủi ro khách hàng một cách toàn diện và chính xác hơn.

Cải Thiện AUC

Nâng cao khả năng biệt giữa khách hàng tốt và khách hàng xấu bằng cách kết hợp hệ thống chấm điểm nội bộ với Điểm số hành vi của KALAPA.

Hiệu quả của Mô Hình

Cải thiện đáng kể hiệu quả phê duyệt và giảm nợ xấu

Tăng Gini

Lên đến

+0,10.

Giảm Tỷ Lệ Nợ Xấu

(Default Rate)

Lên đến

Tăng Tỷ Lệ Thu Hồi Nợ

(Recovery Rate)

Lên đến

Gia tăng khả năng dự đoán của mô hình chấm điểm sẵn có

Khả năng phân biệt giữa khách hàng tốt và khách hàng xấu của
trung bình vào khoảng 0,3 GINI.
Khi tích hợp vào mô hình có sẵn của đối tác,
GINI có thể tăng thêm từ 0,06-0,10.

Một sản phẩm của