ባንክ እና የፋይናንስ አገልግሎቶች
የፋይናንስ ተቋማት ሁለት ተግዳሮቶች አሉባቸው፡ አደጋን እና የህግ ተገዢነትን በመቆጣጠር ትርፋማነትን ማሳደግ። Causal Machine Learning የብድር አደጋን፣ ማጭበርበርን፣ የደንበኛ ዋጋን እና ደንበኛን ማቆየትን የሚወስኑ ትክክለኛ ምክንያቶችን በመለየት ሁለቱንም ያከናውናል፣ እንዲሁም ለኦዲት ዝግጁ የሆኑ ግልጽ ሞዴሎችን ያቀርባል።
እኛ ውስብስብ የቢዝነስ ተግዳሮቶችን ለመፍታትCausal Machine Learningበ ባንክ እና የፋይናንስ አገልግሎቶችዘርፍ ፈጠራን ለማምጣት እንሰራለን።
የብድር አደጋ ሞዴሊንግ ተራ ትንበያዎችን በማለፍ ብድር አለመክፈልን የሚወስኑ ምክንያታዊ ሂደቶችን ለመረዳት ይረዳል። [የኢንስትሩሜንታል ቫሪያብል ዘዴዎች](/research#post-selection-inference) የታካሚውን የገቢና የዕዳ ጥምርታ፣ የስራ ሁኔታ እና የብድር ታሪክ ትክክለኛ ተፅእኖ ከማይታዩ የባህሪ ጥራቶች ለይተው ያሳያሉ። ይህም አድልዎ የሌለበት የብድር አሰጣጥን ከማረጋገጡም በላይ የትንበያ ትክክለኛነትን ይጨምራል። ማጭበርበርን መለየት (fraud detection) ከስታቲስቲክስ ስህተቶች ባለፈ ትክክለኛ የማጭበርበር ሁኔታዎችን ለመለየት ምክንያታዊ ትንተናን ይጠቀማል፣ ይህም ለደንበኞች ምቾት የማይሰጡ ስህተቶችን ይቀንሳል። የደንበኛ የሕይወት ዘመን ዋጋ ትንበያ ደንበኛን ከማቆየት እና ተጨማሪ ሽያጭ ከመፍጠር ምክንያታዊ መሪዎች ጋር ይያያዛል፣ ይህም ውጤታማ የማስታወቂያ ስራዎችን ያስችላል። ደንበኛ የማጣት ሞዴሊንግ ደግሞ የትኞቹ ደንበኞች ሊሄዱ እንደሚችሉ እና ምን ዓይነት እርምጃዎች (የወለድ ለውጥ፣ የአገልግሎት ማሻሻያ) ውጤታማ እንደሆኑ ይለያል።
የእኛን ፕላቲፎርም የሚጠቀሙ ባንኮች በአደጋ ግምገማ አማካኝነት የብድር ኪሳራን መቀነስ፣ ማጭበርበርን በትክክል መለየት እና ደንበኛን የማቆየት ብቃታቸውን ማሳደግ ይችላሉ። ሞዴሎቹ ግልጽ እና ሊረጋገጡ የሚችሉ በመሆናቸው የህግ ተገዢነት ይሻሻላል — ለተቆጣጣሪዎች አንድ ደንበኛ ለምን እንደተከለከለ በትክክል ማስረዳት እና ውሳኔው አድልዎ እንደሌለበት ማስረጃ ማቅረብ ይችላሉ። የቤት ብድር አበዳሪዎች ደግሞ የስታቲስቲክስ አድልዎዎችን በማስወገድ ብቁ ለሆኑ ደንበኞች ፈቃድ የመስጠት መጠናቸውን ይጨምራሉ።
የእኛ መፍትሄዎች ከዋና ዋና የባንክ ስርዓቶች፣ ከብድር ቢሮዎች እና ከህግ ሪፖርት ማቅረቢያ ፕላቲፎርሞች ጋር ይዋሃዳሉ።
የእኛዘዴ
የዘርፍ ትንተና
የኢንዱስትሪዎን ልዩ ተግዳሮቶች እና እድሎች በጥልቀት መረዳት።
ምክንያታዊ ትንተና
ትክክለኛ ምክንያት-እና-ውጤት ግንኙነቶችን ለመለየት Double Machine Learningን መጠቀም።
ስትራቴጂክ ሲሙሌሽን
የውሳኔዎችዎን ተፅእኖ ለመተንበይ የተለያዩ ሁኔታዎችን ሞዴል ማድረግ።
ኦፕሬሽናል ስኬል
አሁን ካሉዎት ስርዓቶች ጋር የሚዋሃዱ ለስራ ዝግጁ የሆኑ ሞዴሎችን ተግባራዊ ማድረግ።
“ብቃት ማለት ከትንበያ ወደ ምክንያታዊ ግንዛቤ መሸጋገር ነው።”
በኢንዱስትሪ መሪዎች የታመነ
