Les perturbations conjoncturelles et l’abondance de données, souvent peu fiables, compliquent la détection des signaux faibles. Celle-ci est pourtant essentielle à l’amélioration de la précision prédictive des décisions de crédit et l’anticipation des défauts de paiement, voire des défaillances.
Signaux faibles : des indices vers un signal fort
Le signal faible vient d’une information incomplète, fragmentée, située en amont de l’événement et du signal fort. Il identifie des comportements dispersés, ambigus et difficiles à mettre en lumière. La difficulté à appréhender le signal faible est due au fait qu’il s’agit d’une donnée qui n’a pas encore le statut d’information.
Dans le contexte de l’entreprise, la détection des signaux faibles se révèle cruciale pour améliorer et automatiser la précision prédictive des décisions de crédit.
On peut automatiser la détection et l’évaluation d’un signal faible. Celles-ci sont envisageables en utilisant une analyse linguistique des sentiments afin de déterminer la pertinence et la signification d’une tendance ou d’une utilité.
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