ব্যাংকিং ও আর্থিক পরিষেবা

ক্রেডিট রিস্ক মডেলিং ব্ল্যাক-বক্স ভবিষ্যদ্বাণীর ঊর্ধ্বে গিয়ে কী কী কার্যকারণ মেকানিজম ডিফল্ট নির্ধারণ করে তা বুঝতে সাহায্য করে। [ইন্সট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল পদ্ধতিগুলো](/research#post-selection-inference) অদৃশ্যে থাকা ঋণগ্রহীতার গুণমান নিয়ন্ত্রণ করে ঋণ-আয়ের অনুপাত, কর্মসংস্থানের স্থিতিশীলতা এবং ক্রেডিট হিস্ট্রির প্রকৃত প্রভাব আলাদা করে। এটি প্রেডিক্টিভ নির্ভুলতা উন্নত করার পাশাপাশি বৈষম্যমূলক ঋণ প্রদান পদ্ধতি রোধ করে। জালিয়াতি সনাক্তকরণ (fraud detection) পরিসংখ্যিক অসংগতি থেকে আলাদাভাবে প্রকৃত জালিয়াতির প্যাটার্ন চিহ্নিত করতে কার্যকারণ বিশ্লেষণ ব্যবহার করে, যা ফলস পজিটিভ কমায় এবং গ্রাহকের অভিজ্ঞতা উন্নত করে। গ্রাহকের জীবনকালীন মূল্যের ভবিষ্যদ্বাণী রিটেনশন এবং ক্রস-সেল প্রবণতার কার্যকারণ চালিকাশক্তির ওপর ভিত্তি করে তৈরি হয়, যা টার্গেটেড রিটেনশন ক্যাম্পেইন সক্ষম করে যা প্রতি মার্কেটিং ডলারের প্রভাব সর্বোচ্চ করে। চার্ন মডেলিং চিহ্নিত করে কোন গ্রাহক গোষ্ঠীগুলো প্রকৃত ঝুঁকিতে রয়েছে এবং কোন হস্তক্ষেপগুলো (রেট পরিবর্তন, প্রোডাক্ট বান্ডলিং, সার্ভিস ইমপ্রুভমেন্ট) আসলে চার্ন কমায়।

আমাদের প্ল্যাটফর্ম ব্যবহারকারী ব্যাংকগুলো উন্নত ঝুঁকি মূল্যায়নের মাধ্যমে ক্রেডিট লস কমাতে পারে, জালিয়াতি সনাক্তকরণের ফলস পজিটিভ রেট উন্নত করতে পারে এবং প্রিসিশন টার্গেটিংয়ের মাধ্যমে রিটেনশন দক্ষতা বাড়াতে পারে। রেগুলেটরি কমপ্লায়েন্স উন্নত হয় কারণ মডেলগুলো ব্যাখ্যামূলক এবং সমর্থনযোগ্য—আপনি রেগুলেটরদের কাছে স্পষ্টভাবে ব্যাখ্যা করতে পারেন কেন একজন গ্রাহককে প্রত্যাখ্যান করা হয়েছে এবং প্রমাণ দিতে পারেন যে সিদ্ধান্তের মানদণ্ড কোনো বৈষম্যমূলক প্রভাব তৈরি করেনি। বন্ধকী ঋণদাতারা পরিসংখ্যিক বৈষম্য দূর করে যোগ্য ঋণগ্রহীতাদের অনুমোদনের হার উন্নত করেন।

আমাদের সমাধানগুলো কোর ব্যাংকিং সিস্টেম, ক্রেডিট ব্যুরো এবং রেগুলেটরি রিপোর্টিং প্ল্যাটফর্মের সাথে একীভূত হয়।