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Euler Hermes

Scoring dynamique

Client

Euler Hermes

Expertises

Design
Développement
Data science

Technos

XGBoost
Pandas
Eli5

Année

2018

Site

Application interne
Outil de prédiction de risque permettant à Euler Hermès d’améliorer sa capacité à gérer ses demandes.

Contexte

Euler Hermes est une société d’assurance-crédit française détenue par le groupe Allianz. N°1 mondial de l’assurance-crédit et leader du recouvrement commercial.

L’assurance-crédit protège une entreprise contre le non-paiement de dettes commerciales. Pour qualifier ses potentiels clients, nous avons amélioré sa capacité à prédire le risque lié à une entreprise donnée.

Réalisation

Euler Hermes assure ses clients contre les défauts de paiement de leurs propres clients et possède un certain nombre d’informations sur ces entreprises : lieu, secteur, groupe, employés, note de risque attribué par EHDA, montant assuré etc… Dans l’optique de mettre en place de l’analyse d’impact de faillite, EHDA désirait modéliser sa base de données sous forme de graphe et l’intégrer à Neo4j.

Résultat

  • Développement du modèle de machine learning améliorant les prédictions de faillite, anciennement basée sur des règles métiers
  • Lancement d’un deuxième projet sur l’analyse de l’impact des faillites des entreprises
  • Recommandation auprès d’Allianz
Prochaine réalisation

Safran

Prédiction de mouvements d’un exosquelette

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