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Gedesco Fintech en sus 20 años de historia

Gedesco apuesta por el machine learning para automatizar sus procesos

Gedesco apuesta por el uso de modelos de machine learning para mejorar sus servicios financieros y automatizar sus procesos con el objetivo de que las empresas puedan disponer de liquidez en tan solo unas horas. Según informan desde la compañía, llevan años “apostando por la digitalización de sus procesos para mejorar la experiencia de los clientes“.  Para ello, se ha apoyado en la capacidad de las nuevas tecnologías y ha ampliado su equipo de Data Analytics en el último año.

La importancia de la tecnología en Gedesco

Los procesos digitales cobran cada vez más importancia, ya que las operaciones digitales crecen cada día. Gedesco, como empresa financiera con más de 20 años de historia, en su carrera de fondo para automatizar sus procesos, ha visto imprescindible “disponer de un sistema que permita asignar un scoring a una empresa en base a su solvencia financiera“. Con el objetivo de tomar decisiones sobre el límite de riesgo a conceder. Hasta ahora, el proceso era manual, donde el analista de riesgos analizaba la información financiera de la empresa para determinar su nivel crediticio.

Gracias a la explotación de técnicas analíticas avanzadas basadas en modelos de machine learning, la compañía ha creado PRAS. Una herramienta analítica propia que ha posibilitado la automatización de este proceso y que es capaz de analizar y procesar múltiples datos con una alta fiabilidad. PRAS implementa un algoritmo que permite evaluar la calificación crediticia de una empresa en función de su estado financiero. Exprimiendo información extraída tanto de datos estructurados como no estructurados.

En concreto, PRAS analiza diferentes ratios financieros y otros indicadores extraídos de documentos oficiales para conocer la situación económico-financiera real de una empresa. Y también capturar información no visible en el balance financiero. Con ello, se logra asignar un scoring y fijar el límite de riesgo a conceder, según indican.

Reducción de los tiempos y mayor análisis

Esto ha permitido, por un lado, mejorar la eficiencia de dicho proceso. Al poder aunar gran cantidad de información hasta ahora difícil de analizar. Por otro lado, reducir los tiempos de respuesta al cliente sobre la concesión y disposición de esta financiación. Esta agilidad en la disposición de fondos es lo que más valoran sus clientes y por ello se sigue mejorando en este aspecto, según explican.

Esta herramienta es solo es un ejemplo de la apuesta de Gedesco por la innovación en el terreno del análisis de datos y el uso de machine learning para crear productos y servicios de “gran valor añadido” para sus clientes.

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