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Improving loan quality and acceptance rates by predicting credit behavior throug...

Improving loan quality and acceptance rates by predicting credit behavior through social media data. The problem: Credit Losses on Banks’ Loan Portfolios - Youngsters and 2nd generation immigrants still have difficulty in obtaining credit. The solution: Our credit scoring model called Big Data Score assesses the credit quality... ver más

30/06/2015

Big Data Scoring

71K€

Presupuesto del proyecto: 71K€

Líder del proyecto

BIG DATA SCORING No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 2 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2015-06-30

ICT-37-2014-1: Open Disruptive Innovation Scheme (...

I+D

Cerrada hace 10 años

0% 70% 100%

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2 Participantes

Big Data Scoring

50.00K€ | Lider

Aasa Global AS

N.D. | Participante

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Duración del proyecto: 4 meses Fecha Inicio: 2015-02-28
Fecha Fin: 2015-06-30

Líder del proyecto

BIG DATA SCORING No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 71K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto The problem: Credit Losses on Banks’ Loan Portfolios - Youngsters and 2nd generation immigrants still have difficulty in obtaining credit. The solution: Our credit scoring model called Big Data Score assesses the credit quality of people and accurately predicts their payment behaviour based on data from social media (Facebook) and internet browsing behaviour. Objectives of the overall innovation project: 1) Bring the present Technology Readiness from level 7 to 9. 2) Provide the system with complete access to real life data and Open Data made available from governments. 3) Development of a marketing and sales strategy based on two key principle: vertical approach and distribution approach. Value Proposition: To help lenders to save money on credit losses and to make more money on increased acceptance rate. Business Model: Business follows a simple and easily scalable model where lender pays for each score: 0.99 EUR per Facebook score and 0.20 EUR per browser score. Users/Clients: Our target client is anyone who is taking a short to medium term (1-36 months) credit risk. Competition: Traditional credit bureaus and innovative credit score (Kreditech, Leendo, ZestFinance). Revenue Streams: 36M€ revenues at the 3rd year after commercialization. Team: Big Data Scoring AS, Aasa Global AS. Required funding: 1,5M€

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