Рассказываем, как пришли к такому результату:
Мы увеличили количество моделей, применяемых для первичной оценки и переоценки портфелей компании, их количество выросло в 3,5 раза — с 4 до 14.
Такое разнообразие моделей позволяет более точно прогнозировать сборы, а в процессе взыскания проводить переоценку на основании собственных данных по взысканию.
Собственно, именно высокое качество переоценки помогло достичь такой уверенной восходящей динамики по точности прогнозирования сборов.
🤖 В частности, очень помогает полная автоматизация процессов оценки портфелей.
Все это вместе положительно отражается на результатах работы компании: точность прогнозов по сборам кратно выросла с 2021 года.
Подробнее в РБК — companies.rbc.ru/news/NmufVLN0s1/tochnost-prognozirovaniya-sborov-id-collect-vyirosla-v-33-raza/