ML gapet innen kredittrisiko
Hvordan endrer maskinlæring måten vi vurderer kredittrisiko på?
Vår nyeste innsiktsrapport, gjennomført av Forrester Consulting, fordyper seg i strategiene og utfordringene som står overfor over 1000 senior beslutningstakere som implementerer ML i kredittrisiko.
Enten du allerede benytter ML eller utforsker potensialet, tilbyr denne rapporten verdifulle referanser, brukstilfeller og strategisk veiledning.
Last ned din kopi i dag for å være i forkant, og oppdag hvordan ML kan hjelpe deg med å levere raskere, mer rettferdige og mer nøyaktige kredittbeslutninger.
Viktige punkter
88 % av ML-brukere
opplevde forbedrede akseptgrader for SMB-lån.
86 % reduserte dårlige gjeldsrater
på kredittkort ved bruk av ML.
70 % av virksomheter
planlegger å øke ML-investeringer de neste 1–3 årene.
GenAI-assistenter
revolusjonerer modellutvikling og regulatorisk samsvar.
I denne rapporten:
Handlingsrettet innsikt
Få eksklusiv tilgang til data fra 1.195 beslutningstakere i 11 land, som viser hvordan ML driver lønnsomhet, effektivitet og finansiell inkludering.
Konkurransefortrinn
Lær hvordan ML fører til raskere, mer rettferdige og mer nøyaktige kredittbeslutninger — og hvorfor det å utsette implementering kan være en strategisk risiko.
Ekspertanalyse
Forstå de viktigste bruksområdene, implementeringsutfordringene og regulatoriske hindringene — samt hvordan GenAI former fremtiden for kredittrisiko.
Globalt perspektiv
Utforsk regionale trender fra Australia til Sør-Afrika med lokal innsikt i adopsjon, investering og innovasjon.