Context: why choose CRIF?

Open Banking dastlab hisobvaraqlar bo‘yicha jamlangan ma’lumotlarni taqdim etish va to‘lovlarni boshlash xizmatlarini o‘z ichiga olgan bo‘lsa, bugungi kunda u quyidagi imkoniyatlarni yaratish maqsadida moliyaviy xizmatlarning kengroq turini qamrab oladi:

Yakuniy foydalanuvchilarga moliyaviy savodxonlik va shaxsiy moliyani boshqarish ko‘nikmalarini yaxshilash imkonini berish;
Moliyaviy tashkilotlarga mijozlarini chuqurroq tushunishga yordam berish va shu orqali moliyaviy inklyuziyani rivojlantirish;
Yirik korporativ kompaniyalarga mijozlarining odatlari va ehtiyojlarini yaxshiroq anglash, ularga moslashtirilgan xizmatlar hamda yangi to‘lov imkoniyatlarini taqdim etish.

CRIF ushbu ehtiyojlarning barchasini mashinaviy o‘qitish (Machine Learning) va ilg‘or analitika asosida yaratilgan maxsus “xizmat sifatida” (as-a-Service) yechimlari orqali qondira oladi.

Covered industries

Banking

Insurance

Telco & Media

Energy & Utilities

Manufacturing

Yechim haqida batafsil ma’lumot

Kreditga layoqatlilikni baholashni takomillashtirish

NEOS — bu to'lov hisobvaraqlariga kirish imkonini beruvchi ochiq banking yechimi bo'lib, u iste'molchilar va kompaniyalarning kreditga layoqatliligini baholashni tezlashtiradi: mijozning hisobvaraq operatsiyalarini toifalarga ajratadi, sarflash xatti-harakatini profillaydi va u bilan bog'liq rivojlanish imkoniyatlarini aniqlaydi. Avvalo, yechim PSD2 talablariga muvofiq rozilik olish hamda intuitiv interfeys orqali bank hisobvaraqlariga xavfsiz va qulay ulanishni ta'minlaydi. So'ngra ilg'or mashinali o'qitish algoritmiga asoslangan toifalashtirish tizimi hisobvaraq operatsiyalarini o'qiydi va ularni muayyan toifalarga guruhlaydi. Nihoyat, ilg'or tahlil innovatsion kredit skoringi hamda sarflash va jamg'arish xatti-harakatlari namunalari asosida ishlab chiqilgan ilg'or KPI to'plamini yaratadi, bu esa tijoriy munosabatlarni rivojlantirish imkonini beradi.

Early warnings to prevent credit default

CATCH is a solution that provides insights into the customer base by leveraging account transaction data. It is powered by a proprietary categorization algorithm based on machine learning and artificial intelligence that turns unstructured data into structured insights. By analyzing a customer portfolio, CATCH identifies potential credit default warnings that can be dynamically updated to monitor portfolio evolution.