Les courtiers d'ASHLER & MANSON, éditeurs de la solution SITIGEO, ont mis au point une intelligence artificielle qui vous permet de scorer vos chances d'obtenir un prêt en moins de 3 minutes.
En discutant avec notre Chatbot, vous obtiendrez à la fin du questionnaire adaptatif, un résultat qui vous permettra de connaître vos chances d'être financé.
=========== SCOREZ MES CHANCES DE PRET ICI ============
Quels sont les principaux points de scores qui permettent d'obtenir un prêt immobilier ?
Les critères classiques d'engagement des banques.
- Il y a tout d'abord l'endettement, ce dernier ne doit pas dépasser 33 % de vos revenus, en principe.
- Vient également le reste à vivre par personne. Il doit être suffisant après avoir payé les crédits.
- Le fait d'être en contrat à durée déterminé ou en intérim peut aussi être pénalisant. La banque vous prête sur une durée longue et votre perspective d'un revenu stable est sur une durée courte.
- L'âge avancé des emprunteurs, aussi, peut être pénalisant;
- Tout comme d'avoir eu des découverts ou des rejets bancaires.
Les critères, plus subjectifs, qui font la différence
- L'absence d'épargne avant projet ou après projet ôte une marge de sécurité à la banque (et à l'emprunteur).
- Le saut de charge : c'est à dire la différence entre le loyer payé actuellement et la future mensualité de crédit dans le cadre d'un achat de résidence principale.
- Le comportement bancaire : la lecture des 3 derniers mois de salaire peut être décisive dans le refus de prêt.
- Et puis, tous les petits critères qui bout à bout finissent de convaincre le banquier : la souscription d'une dommage ouvrage dans la construction par exemple, le fait de travailler dans un grand groupe, l'ancienneté ...
Quels sont les critères pris en compte par l'intelligence Artificielle PREACOR ?
300 règles de score ont été reprises
Les équipes d'ASHLER & MANSON ont œuvré à la mise au point des 300 règles de score de départ reprenant tous les critères vus ci dessus. En plus de ces règles, des ratios sont automatiquement calculés en fonction des différents résultats intermédiaires obtenus. De sorte q'un endettement supérieur à 33 % n'entrainera pas immédiatement un déclassification du dossier car il sera mis en perspective avec une épargne généreuse ou un patrimoine net important.
50.000 Cas aspirés en Machine Learning
Pour affiner ce modèle de score et le rendre cohérent avec la réalité, plus de 50.000 dossiers, non nominatifs, ont été aspiré en Machine Learning : des dossiers acceptés ou refusés pour telle ou telle raison.
Quelle est la fiabilité de mon résultat PREACOR?
Le résultat donné par PREACOR n'est pas l'accord d'une banque, il reflète objectivement vos chances d'obtenir un prêt immobilier. Basé sur du déclaratif, il peut y avoir dans l'analyse réelle de votre dossier, qui pourront amoindrir ou améliorer votre score. Il permet à un particulier de savoir rapidement ses chances d'obtenir un prêt. Il permet aussi à un professionnel de l'immobilier qu'il soit agent immobilier, notaire, constructeur ou promoteur de qualifier son client avant l'avant contrat.
Un score inférieur à 35 % ? il faudra surement revoir le projet qui est trop ambitieux ou prématuré
Un score entre 35 et 50 % ? il faut sonder l'élément manquant pour dépasser les 50 %
Un score compris entre 50 % et 65 % ? Il y a encore un petit pas à faire pour mettre toutes les chances de son côté
Un score supérieur à 65 % ? Ça commence à sentir bon .... :)
Des partenaires pour une innovation
Un tel projet, qui a démarré il y a presque deux ans, n'aurait pu se faire seul, et sans soutien financier.
On remercie donc la
Région Nouvelle Aquitaine pour nous avoir sélectionné dans son programme Prototype Numérique, les courtiers de
Négocial Finance et
MT Courtage qui nous ont permis d'accélérer le Machine Learning, les équipes de
Global Courtage, CRM de nombreux courtiers en crédit pour leur aide et
SCORELAB pour leur aide précieuse, la mise en place du site et du Machine Learning.
