Notre client, une société financière canadienne, a fait face à des défis croissants liés à l'évolutivité de son processus de sélection des titres adossés à des créances hypothécaires. L'approche manuelle était devenue un goulot d'étranglement, ralentissant les fonctions opérationnelles essentielles et retardant les équipes qui dépendaient de résultats opportuns. Elle avait besoin d'un moyen plus agile d'identifier un ensemble initial de prêts répondant à l'évolution des contraintes opérationnelles tout en gérant de manière proactive les changements apportés à ses critères de sélection.

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Reconnaissant le potentiel de l'apprentissage automatique et de l'analyse, l'entreprise a cherché à automatiser le processus initial de sélection des prêts. En tirant parti des analyses avancées, elle visait à générer des ensembles de prêts préliminaires conformes aux besoins de l'entreprise, réduisant les retards et rationalisant les opérations. L'automatisation éliminerait non seulement les inefficacités des processus, mais permettrait également aux équipes de se concentrer sur des initiatives commerciales à plus forte valeur ajoutée.

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Cependant, l'entreprise ne disposait pas de l'expertise technique interne nécessaire pour maintenir une solution complexe et riche en code. Elle avait besoin d'un outil convivial capable de mettre en œuvre des méthodes de sélection fondées sur l'apprentissage automatique et l'analyse sans nécessiter de connaissances approfondies en programmation.

Processus manuel

Le processus de sélection des prêts du client reposait entièrement sur un effort manuel, obligeant les analystes à sélectionner individuellement les prêts et à vérifier si chacun répondait aux contraintes opérationnelles nécessaires. Cette approche comportait de nombreux essais et erreurs, ce qui la rendait inefficace et non viable à mesure que les besoins de l'entreprise évoluaient.

Exigences opérationnelles changeantes

L'ensemble total des prêts et les critères de sélection variaient selon l'objet de chaque titre adossé à des créances hypothécaires, ce qui ajoutait de la complexité. En raison de la nature manuelle du processus, la création d'ensembles de prêts sous différentes contraintes prenait beaucoup de temps, ce qui entraînait des retards pour les équipes qui dépendaient de sélections en temps opportun.

Facilité d'utilisation

Au-delà de l'inefficacité, le processus exigeait une expertise spécialisée, ce qui rendait difficile sa mise à l'échelle. Le client avait besoin d'une solution simplifiée et conviviale capable d'automatiser la sélection des prêts sans nécessiter de compétences techniques approfondies, afin que les utilisateurs professionnels puissent facilement générer des ensembles de prêts optimisés en réponse à l'évolution des exigences.

Pour aider la société financière canadienne à automatiser son processus de sélection de prêts, l'équipe de Compass Analytics avait besoin d'une solution à la fois conviviale et capable d'appliquer toutes les contraintes opérationnelles nécessaires. Après avoir évalué diverses options, l'équipe a développé une application analytique dans Alteryx, tirant parti de l'outil d'optimisation de la suite d'outils prédictifs basés sur R d'Alteryx.

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L'application analytique offrait une interface intuitive avec laquelle les utilisateurs professionnels pouvaient interagir, éliminant ainsi le besoin d'essais et d'erreurs manuels. Grâce à un flux de travail guidé, les utilisateurs pouvaient saisir des modèles de fichiers Excel contenant des données sur les prêts, des règles opérationnelles et des tailles de prêts cibles. Ces modèles structurés simplifiaient le processus de configuration, garantissant que toutes les contraintes nécessaires étaient correctement définies tout en laissant la souplesse nécessaire pour répondre aux exigences changeantes.

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Une priorité clé était l'adaptabilité — la solution devait fonctionner avec des ensembles de données dont les noms de colonnes, les caractéristiques et les contraintes variaient. Pour ce faire, l'application analytique appliquait dynamiquement des transformations en fonction des modèles fournis par l'utilisateur, assurant ainsi une préparation transparente des données pour le modèle d'optimisation.

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Au cœur de la solution, l'outil d'optimisation Alteryx a mis en œuvre une version du problème du sac à dos, sélectionnant l'ensemble optimal de prêts répondant à toutes les contraintes opérationnelles tout en maximisant les caractéristiques souhaitées. Les extrants comprenaient non seulement les sélections finales de prêts, mais aussi des fichiers de diagnostic donnant un aperçu de la composition des prêts et de la mesure dans laquelle les choix correspondaient aux critères opérationnels attendus.

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Au-delà de l'automatisation du processus, la nouvelle solution a introduit un avantage supplémentaire. Auparavant, le processus de sélection garantissait seulement que les contraintes étaient respectées, mais désormais, le modèle priorisait activement les prêts présentant les caractéristiques les plus souhaitables, améliorant ainsi davantage la qualité des sélections.

La solution développée par Compass Analytics a permis à la société financière canadienne d'automatiser son processus de sélection de prêts pour les titres adossés à des créances hypothécaires. En éliminant les goulots d'étranglement manuels, l'entreprise peut maintenant s'adapter rapidement à l'évolution des besoins opérationnels tout en réduisant considérablement le temps nécessaire pour mener à bien le processus de sélection.

Sélection automatisée des prêts pour une plus grande efficience

Avec la nouvelle solution en place, les analystes n'ont plus besoin de passer des heures, voire des jours, à sélectionner manuellement des prêts par essais et erreurs. Ils peuvent plutôt configurer le processus en quelques minutes en remplissant des modèles Excel structurés et en exécutant le flux de travail Alteryx pour générer une sélection de prêts optimisée. Cette automatisation accélère non seulement le processus de sélection, mais introduit également la capacité de hiérarchiser les prêts présentant des caractéristiques plus souhaitables — une amélioration qui était auparavant absente de l'approche manuelle.

Souplesse pour répondre aux besoins changeants de l'entreprise

L'un des principaux avantages du nouveau système est sa capacité à s'adapter aux exigences opérationnelles changeantes. Les analystes peuvent rapidement réexécuter le processus de sélection avec des paramètres ajustés, comme l'augmentation du montant total du prêt ou la modification des contraintes opérationnelles pour explorer différents scénarios. Cette souplesse permet à l'organisation d'effectuer une analyse approfondie des scénarios et de prendre des décisions axées sur les données avec une plus grande agilité.

Interface conviviale pour les utilisateurs non techniques

Conçue dans un souci d'accessibilité, la solution s'appuie sur des outils familiers tels qu'Excel pour définir les contraintes opérationnelles et les critères de notation. Une interface utilisateur graphique guide les utilisateurs dans la sélection des fichiers et l'optimisation, garantissant que même les utilisateurs non techniques peuvent exécuter efficacement le processus de sélection des prêts. En simplifiant un flux de travail autrefois complexe, l'entreprise a réduit le recours à une expertise spécialisée tout en améliorant la cohérence et l'évolutivité de ses opérations de sélection de prêts.