Carrington Labs a lancé Cashflow Score 2.0 pour rendre la souscription des flux de trésorerie plus accessible et plus explicable pour les prêteurs.
-La mise à niveau aide les prêteurs à identifier clairement les habitudes réelles qui influencent le risque de crédit en transformant les données de transaction en cinq catégories de risque comportemental.
-Le score offre aux prêteurs un moyen clé en main d'intégrer des informations de souscription des flux de trésorerie dans l'évaluation des risques de crédit, fournissant une vue actuelle du comportement financier pouvant compléter les scores traditionnels des bureaux de crédit sans remplacer les modèles ou workflows existants.
Carrington Labs, leader en souscription des flux de trésorerie et en analyse du risque de crédit, a annoncé aujourd'hui le lancement de Cashflow Score 2.0, une mise à niveau majeure de son précédent Cashflow Score publié en septembre 2025. Le Cashflow Score 2.0 mis à niveau est soutenu par les performances de millions de prêts et de milliards de points de données. Alimenté uniquement par les données de transactions bancaires, Cashflow Score 2.0 renvoie un nombre compris entre 1 et 100, où 100 représente la meilleure qualité de crédit. Le score est dérivé de cinq catégories de comportement de risque de crédit : Vélocité, Liquidité, Stabilité, Levier et Résilience. Le modèle mis à niveau est conçu pour rendre les informations sur le risque de crédit basées sur les données de transaction plus faciles à interpréter et à utiliser, aidant les prêteurs à identifier des opportunités d'augmenter les approbations et d'améliorer la marge de contribution sans augmenter le risque de crédit.
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Une façon plus claire de comprendre le risque de crédit des emprunteurs
Cashflow Score 2.0 rend la souscription des flux de trésorerie plus facile à interpréter, à intégrer et à utiliser dans les workflows de prêt existants grâce à sa structure simplifiée de requête et de réponse, conçue pour réduire l'effort d'intégration et faciliter l'utilisation des résultats.
Le modèle Cashflow Score original fournissait aux prêteurs un score global et un ensemble détaillé de caractéristiques sous-jacentes. En s'appuyant sur cette capacité, Cashflow Score 2.0 organise ces signaux en cinq catégories en langage courant pour aider les prêteurs à comprendre plus rapidement les éléments positifs (promoteurs) et négatifs (détracteurs) en lien avec les comportements financiers qui sous-tendent le score.
« Le risque de crédit est complexe, et même lorsqu'un modèle est explicable, une longue liste de caractéristiques indépendantes peut être difficile à interpréter si l'on n'est pas expert en science des données », a déclaré Kasey Kaplan, Directeur Général Adjoint de Carrington Labs. « Avec Cashflow Score 2.0, nous avons pris l'intelligence sous-jacente de la souscription des flux de trésorerie et l'avons rendue plus facile à comprendre, à appliquer et à exploiter pour les prêteurs. La mise à niveau offre aux prêteurs une image plus claire des comportements financiers influençant le risque de crédit, tout en rendant le score plus pratique à utiliser dans des environnements de prise de décision réels. Les prêteurs devraient être en mesure d'intégrer l'API Cashflow Score 2.0 en moins de 24 heures. »
Les cinq catégories de comportement de risque de crédit du Cashflow Score 2.0 de Carrington Labs :
-Vélocité – évalue si la trajectoire de dépenses d'un emprunteur est soutenue par son revenu total.
-Liquidité – évalue la solidité des réserves financières immédiates d'un emprunteur en analysant combien de temps les fonds disponibles peuvent couvrir les dépenses courantes sans revenu supplémentaire.
-Stabilité – examine la cohérence du profil financier d'un emprunteur, incluant les sources de revenus et les historiques de paiement.
-Levier – évalue quelle proportion du revenu d'un emprunteur est déjà engagée dans des obligations de dette existantes.
-Résilience – examine la rapidité avec laquelle les soldes d'un emprunteur se stabilisent après des débits importants, et si des frais récurrents ou des pénalités affectent le rétablissement.
Cette plus grande explicabilité peut aider les équipes de risque de crédit, les équipes produit et les équipes de prêt en première ligne à mieux comprendre les facteurs influençant la segmentation des risques.
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