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Using internal and external data for NPL portfolio pricing
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Los inversores en NPL a menudo se acercan a la compra de carteras de préstamos con poca información sobre la cartera entrante. Esto crea grandes brechas entre los precios de compra y de venta, ya que los vendedores generalmente no comparten suficiente información histórica para tomar decisiones de compra certeras. Un enfoque de Machine Learning para la valoración de carteras podría aprovechar los datos históricos para hacer predicciones sobre el rendimiento futuro de cada uno de los préstamos.
Overview
- Most NPL workout strategies are focused on manpower rather than effectiveness and efficiency.
- This generates highly inefficient workout our suite guides banks, funds and asset managers in the transformation of the Non Performing Asset into cash via different strategies.
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The challenge
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The results
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The results
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Casos de éxito
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