Банкови и финансови услуги
Финансовите институции са изправени пред двоен натиск: максимизиране на рентабилността, като същевременно управляват риска и регулаторното съответствие. Каузалното машинно обучение осигурява и двете, като идентифицира истинските двигатели на кредитния риск, измамите, стойността на клиента и задържането, като същевременно произвежда интерпретируеми модели, които издържат на регулаторен одит.
ПрилагамеCausal Machine Learningза стимулиране на иновациите в сектора Банкови и финансови услуги.
Моделирането на кредитен риск надхвърля прогнозите от тип черна кутия, за да разбере кои каузални механизми определят неизпълнението. [Методите за инструментални променливи](/research#post-selection-inference) изолират истинските ефекти на съотношенията дълг към доход, стабилността на заетостта и кредитната история, като контролират ненаблюдаваното качество на кредитополучателя. Това предотвратява дискриминационни практики при кредитиране, като същевременно подобрява точността на прогнозите. Откриването на измами използва каузален анализ, за да идентифицира истински модели на измама, отделни от статистически аномалии, намалявайки фалшивите положителни резултати, които създават лош клиентски опит. Прогнозирането на стойността на клиента за целия му живот се закотвя в каузални двигатели на задържане и склонност към кръстосани продажби, позволявайки таргетирани кампании за задържане, които максимизират въздействието на маркетинговия лев. Моделирането на отлив идентифицира кои клиентски сегменти са в истински риск и кои интервенции (промени в ставките, пакетиране на продукти, подобрения в обслужването) действително намаляват напускането.
Банките, внедряващи нашата платформа, могат да намалят кредитните загуби чрез подобрена оценка на риска, да подобрят процентите на фалшиви положителни резултати при откриване на измами и да увеличат ефективността на задържането чрез прецизно таргетиране. Регулаторното съответствие се подобрява, защото моделите са интерпретируеми и защитими — можете да обясните на регулаторите точно защо клиент е бил отказан и да предоставите доказателства, че критериите за решение не създават несъразмерно въздействие. Ипотечните кредитори подобряват процентите на одобрение за квалифицирани кредитополучатели, като премахват статистическата дискриминация.
Нашите решения се интегрират с основни банкови системи, кредитни бюра и платформи за регулаторно отчитане.
Нашатаметодология
Секторен анализ
Дълбоко разбиране на уникалните предизвикателства и възможности на вашата индустрия.
Каузален анализ
Използване на Double Machine Learning за идентифициране на истински причинно-следствени връзки.
Стратегическа симулация
Моделиране на различни сценарии за прогнозиране на въздействието на вашите решения.
Оперативен мащаб
Разгръщане на готови за производство модели, които се интегрират със съществуващите ви системи.
Готови ли сте за каузално въздействие?
Нашият екип съчетава авангардни изследвания с практическа реализация.
Свържете се с насОбучение по Causal AI
Овладейте рамката DoubleML с нашите експертно водени курсове.
DoubleML Open Source
Разгледайте нашите пакети за Python и R в GitHub.
“Майсторството е преходът от предсказване на това, което се случва, към разбиране защо трябва да се случи.”
Доверие от водещи компании
