Banca i Serveis Financers

El modelatge de risc creditici va més enllà de les prediccions de caixa negra per comprendre quins mecanismes causals determinen l'impagament. [Els mètodes de variables instrumentals](/research#post-selection-inference) aïllen els efectes genuïns de les ràtios deute-ingressos, estabilitat laboral i historial creditici mentre controlen la qualitat no observada del prestatari. Això prevé pràctiques de préstec discriminatòries mentre millora la precisió predictiva. La detecció de frau aprofita l'anàlisi causal per identificar patrons de frau genuïns separats d'anomalies estadístiques, reduint els falsos positius que creen males experiències del client. La predicció del valor del cicle de vida del client s'ancora en els impulsors causals de retenció i propensió a la venda creuada, permetent campanyes de retenció dirigides que maximitzen l'impacte per euro de màrqueting. El modelatge d'abandonament identifica quins segments de clients estan en risc genuí i quines intervencions (canvis de tipus, agrupació de productes, millores de servei) realment redueixen la fuga.

Els bancs que implementen la nostra plataforma poden reduir les pèrdues creditícies a través d'una avaluació de risc millorada, millorar les taxes de falsos positius en la detecció de frau i augmentar l'eficiència de retenció a través de la segmentació de precisió. El compliment regulador millora perquè els models són interpretables i defensables: vostè pot explicar als reguladors exactament per què un client va ser rebutjat i proporcionar evidència que els criteris de decisió no creen impacte disparat. Els prestadors hipotecaris milloren les taxes d'aprovació per a prestataris qualificats eliminant la discriminació estadística.

Les nostres solucions s'integren amb sistemes bancaris centrals, agències de crèdit i plataformes d'informes reguladors.