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NMC Alteryx Analytics
KUNDENBERICHT

Wie NMC die Kreditbearbeitungszeit mit Alteryx um 90 % verkürzte

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Bei der National Microfinance Company (NMC) repräsentiert jeder Datenpunkt eine Person, die finanzielle Unabhängigkeit anstrebt. Als eines der führenden Mikrofinanzunternehmen in Jordanien stellt NMC Kredite und Entwicklungsunterstützung bereit, um Kleinunternehmern ein nachhaltiges Wachstum zu ermöglichen. Doch mit dem Wachstum des Unternehmens wuchs auch die Herausforderung, Kreditgenehmigungen schnell und genau zu erhalten.

Veraltete, manuelle Workflows verlangsamten wichtige Entscheidungen

Das Analyseteam von NMC steckte in einem Kreislauf manueller und sich wiederholender Prozesse für die Kreditbewertung fest. Jede Client-Anwendung erfordert die Anbindung mehrerer Datenquellen – Excel-Dateien, SQL-Abfragen und interne Datensätze – und die manuelle Berechnung der Bonitätsbewertung.

Was ein datengesteuerter Prozess hätte sein sollen, beruhte oft auf subjektivem Urteilsvermögen und mühsamer Datenvorbereitung, was Genehmigungen verlangsamte und das Unternehmen inkonsistenten Risikobewertungen aussetzte. Die bisherigen Tools konnten weder mit den Ambitionen von NMC noch mit dem wachsenden Kundenstamm mithalten.

Automatisierte Scoring-Modelle und Erkenntnisse zur Kreditvergabe in Echtzeit

In Zusammenarbeit mit Neogenesis Technical Solutions implementierte NMC Alteryx, um sein Kundenscoring-Modell zu automatisieren und die Art und Weise zu verändern, wie das Unternehmen Kreditantragsteller bewertet.

Mithilfe von Alteryx Workflows integrierte das Team Daten aus Excel und SQL, standardisierte Berechnungen und beseitigte Engpässe bei der manuellen Überprüfung. Das neue System bewertet automatisch Faktoren wie Kredithistorie, Rückzahlungsmuster, Schuldenlastquote und Bürgschaftsanalyse.

Zu den weiteren mit Alteryx automatisierten Workflows gehören:

  • Die Loan Approval Checker-App generiert automatisch sofortige „Genehmigungs-/Ablehnungs“-Entscheidungen basierend auf gewichteten Bewertungsfaktoren.
  • Dynamische Scoring-Updates automatisieren die Extraktion von Erkenntnissen und die Berechnung von Faktorgewichten, um sicherzustellen, dass das Scoring-System dynamisch aktualisiert wird, wenn sich das Kreditportfolio ändert.

Die automatisierten Lösungen verschafften dem Analyseteam von NMC einen einheitlichen, genauen Überblick über das Kundenrisiko und gleichzeitig Zeit für strategische Analysen und Programmwachstum.

Schnellere und stärker datengesteuerte Kreditvergabe

Die Transformation von NMC verlief schnell und messbar. Kreditentscheidungen, die früher Stunden in Anspruch genommen haben, dauern jetzt Minuten. Das Team verkürzte die Bereitstellungszeit für Dashboards um 75 %, reduzierte Bewertungsfehler um 40 % und half operativen Teams, durch Automatisierung von Routineaufgaben 20 % produktiver zu werden.

Am wichtigsten ist vielleicht, dass Alteryx eine sicherere und konsistentere Kreditvergabe ermöglichte. So konnte NMC seine Finanzdienstleistungen ausweiten, ohne das Risiko zu erhöhen.

Skalierung von Self-Service Analysen und Erkundung von KI

Bestärkt durch den Erfolg weitet NMC die Einführung von Alteryx auf weitere Teams aus, beginnend mit der IT. Zudem werden KI-gestützte Workflows evaluiert, darunter ein Klassifizierungsmodell zur Vorhersage der Kreditwürdigkeit auf Basis von Verhaltensdaten.

Ziel ist es, jede Abteilung mit intelligenteren, schnelleren Tools für die datengesteuerte Entscheidungsfindung auszustatten und den Einfluss des Unternehmens auf die finanzielle Inklusion zu vertiefen.

VORTEILE DER VERWENDUNG VON ALTERYX
Beschleunigte Kreditentscheidungen

Dank automatisierter Scoring-Workflows und Instant-Decision-Apps konnte die Kreditgenehmigungszeit von Stunden auf Minuten reduziert werden.

Zuverlässige, datengesteuerte Kreditmodelle

Objektive Risikomodelle ersetzten subjektive Beurteilungen, reduzierten Fehlerquoten und stärkten das Vertrauen in Kreditentscheidungen.

Skalierbare, effiziente Analysen

Mit standardisierten Prozessen und Automatisierung kann das Analyseteam von NMC mehr Kund:innen und Entscheidungen unterstützen, ohne den Personalbestand zu erhöhen.

 

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