L’équipe de Glaz tech+fi est heureuse de vous présenter son nouvel outil révolutionnaire : le Shaker Uploader !
Continue readingBienvenue à Jean-Claude : l’interlocuteur pour tous vos dossiers 📂
Dans la continuité du développement de Glaz tech+fi et dans le but d’améliorer encore plus la qualité de nos services, nous avons le plaisir de vous annoncer l’arrivée de Jean-Claude Yanan
Continue readingPourquoi l’effet de levier est indispensable dans tout type d’investissement ?
Pour ce troisième épisode de “Pourquoi la finance ?”, on vous explique la notion d’effet de levier : la première fois que j’ai entendu ce fameux terme, c’était lorsque j’ai réalisé mon premier investissement locatif. Le banquier m’avait dit : On va utiliser au maximum l’effet de levier ??
Continue readingLe Shaker Data, c’est quoi ?
C’est une application développée en SaaS qui permet à l’ensemble de nos partenaires, de qualifier, de façon automatique et certaine, le financement des besoins de leurs clients en un temps record.
Continue readingBpiFrance apporte son soutien à Glaz tech+fi
Nous sommes très fiers de vous annoncer que Bpifrance apporte son soutien à Glaz tech+fi dans le cadre du financement de l’innovation.
Un grand merci à Hervé Lelarge, Eric Perchais et Claire Portrat pour leur support dans nos projets 🙏🏼
Grâce à leur implication et leur confiance, nous pouvons accélérer le développement de notre plateforme de services de crédits, en gagnant 2 ans sur les développements prévus !
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Agrégateur bancaire : vers une révolution ?
Il vous arrive parfois de vous perdre entre les différents comptes en banque de vos clients, d’en avoir marre de faire des allers-retours entre les différents établissements bancaires ?
Continue readingPourquoi nous utilisons le Machine Learning ?
Le Machine Learning, qu’est-ce que c’est ?
Le Machine Learning (traduit littéralement Apprentissage Machine) est une partie d’un domaine dont tout le monde a déjà entendu parler : l’Intelligence Artificielle.
L’objectif est d’utiliser des algorithmes et des méthodes mathématiques pour déduire de nouvelles informations à partir de données existantes.
Le Machine Learning répond à deux objectifs :
– la prédiction, à l’aide de méthodes de régression : Comment caractériser l’évolution du solde bancaire au fil du temps ? 📈
– la classification : Quelle(s) étiquette(s) puis-je attribuer à cette dépense ? 🗄
L’intérêt principal du Machine Learning est qu’il permet en général de déduire des “motifs” dans les données, que l’on n’aurait pas forcément vu à l’oeil nu. 🔎
Le Machine Learning, ça sert vraiment ?
Oui ! Tout le monde aujourd’hui l’utilise, parfois sans s’en rendre compte. Les services de recommandations des géants du web
comme Google, Amazon, Netflix, Spotify par exemple s’en servent pour proposer du contenu qui pourrait vous plaire. 👍🏼
Votre boîte mail utilise également le Machine Learning, notamment pour détecter les spams. Quand vous signalez un message comme spam, les filtres de votre boîte en tiennent compte et s’améliorent.
Les assistants vocaux, à la mode en ce moment, utilisent aussi du Machine Learning pour mieux comprendre ce que vous dites. 🗣
Comme il est impossible de connaître les voix et les accents de tout le monde, on cherche à faire des rapprochements entre les mots prononcés et les mots que le système connaît déjà.
Et chez Glaz tech+fi alors, pourquoi utilise-t-on le Machine Learning ?
Lorsqu’une personne souhaite monter un dossier chez un de nos partenaires, le but de Glaz tech+fi est d’apporter une information rapide et qualitative sur le dossier. Sera t-il réalisable ? Dans quelle banque ? Sous quel format ? 🧐
Notre objectif est de faire gagner du temps aux analystes. De manière à avoir une bonne idée de la faisabilité d’un dossier, on met à profit les données issues des relevés bancaires des emprunteurs pour établir une “note”. Elle donne à l’analyste un aperçu du dossier, et lui permet de réorienter au besoin l’emprunteur. Pour cela, on se base sur l’analyse des dossiers déjà passés par notre équipe. 📚
Glaz tech+fi se sert également de techniques de ML pour optimiser les produits complexes proposés au client, de manière à ce qu’ils soient les mieux adaptés au besoin avec la plus forte probabilité d’acceptation en banque.
En résumé, Glaz tech+fi se sert du ML pour faire gagner du temps à ses collaborateurs et pour optimiser les produits proposés aux
clients. 💪🏼
Scoring bancaire VS scoring FinTech
Parlons peu, parlons bien ! Savez-vous ce qu’est le scoring ?
Dans le monde du digital, tout s’accélère, et aujourd’hui il est presque indispensable d’en connaître tous les rouages.
Machine Learning : quelles applications dans l’univers bancaire ?
Le Machine Learning est un outil informatique basé sur l’Intelligence Artificielle (IA) qui permet d’avoir une vision prospective des choses. En fonction du comportement du consommateur, cet outil révolutionnaire va réussir à prévoir ce qu’il souhaite.
Continue readingL’Instant Decision : le Graal du banquier
Décider de façon automatique si un dossier doit être financé ou non, c’est le Graal pour tout banquier ! Glaz tech+fi met en place des outils performants pour réduire le temps de cette décision.
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