Nell’ambito dei crediti in sofferenza, REDD ha istruito l’intelligenza artificiale a riconoscere ed estrarre le informazioni dai documenti fondamentali per valutare la recuperabilità dei crediti, come ad esempio:

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Consulenze Tecniche d’Ufficio

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Avvisi di vendita

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Contratto di Mutuo

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Atti costitutivi di ipoteca

Oltre a diverse tipologie di documenti catastali che possono accompagnare la posizione debitoria.
L’intelligenza artificiale dei nostri tools è in grado di estrarre le informazioni essenziali per il Cliente, dematerializzando i documenti e producendo un report digitale, identico a quello originale prodotto manualmente, semplificando così l’analisi documentale e la sua gestione, generando un risparmio notevole.

REDD produce file in formato csv,xls e xlsx che possono essere caricati nei gestionali utilizzati per il recupero del credito, cosi da popolare automaticamente tutte le informazioni richieste (nome debitore, importo credito, NDG, etc).

La soluzione più avanzata per chi deve analizzare pochi documenti moltiplicati per moltissimi immobili.

BUSINESS CASE NPL

Una primaria società di recupero crediti ha incaricato REDD di analizzare, per ciascuna posizione, documenti fondamentali per valutare la recuperabilità dei crediti in sofferenza: CTU (perizie redatte da tecnici incaricati da un giudice) e ADV (avvisi di vendita).

Gli analisti di REDD hanno addestrato il software a estrapolare le informazioni desiderate  e a generare automaticamente un report digitale, in sostituzione di quello che prima si otteneva solo copiando a mano dai documenti, con grande impiego di tempo. Indicativamente, con gli strumenti di REDD per ogni posizione il processo di estrazione delle informazioni richiede 5 minuti, quando manualmente richiedeva intere giornate.

L’analisi documentale così velocizzata, oltre a produrre un risparmio di tempi e costi, permette al Cliente di concentrarsi sulle conclusioni finali del lavoro, cioè valutare se partecipare o meno all’asta o se ci sono rischi legali sull’operazione di repossess.

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