Bankovnictvi a financni sluzby

Modelování úvěrového rizika přechází za černé skříňky predikcí k porozumění, jaké kauzální mechanismy určují selhání. [Metody instrumentálních proměnných](/research#post-selection-inference) izolují skutečné efekty poměru dluhu k příjmu, stability zaměstnání a úvěrové historie při kontrole nepozorované kvality dlužníka. To předchází diskriminačním úvěrovým praktikám při zlepšení predikční přesnosti. Detekce podvodů využívá kauzální analýzu k identifikaci skutečných vzorů podvodů oddělených od statistických anomálií, čímž snižuje falešně pozitivní výsledky, které vytvářejí špatné zákaznické zkušenosti. Predikce celoživotní hodnoty zákazníka se zakládá na kauzálních hnacích silách retence a sklonu k cross-sellu, což umožňuje cílené retenční kampaně, které maximalizují dopad na marketingový dolar. Modelování odchodu identifikuje, které zákaznické segmenty jsou ve skutečném riziku a jaké intervence (změny sazeb, balíčkování produktů, zlepšení služeb) skutečně snižují odchod.

Banky nasazující naši platformu mohou snížit úvěrové ztráty prostřednictvím zlepšeného hodnocení rizika, zlepšit míru falešně pozitivních výsledků při detekci podvodů a zvýšit efektivitu retence prostřednictvím přesného cílení. Regulatorní shoda se zlepšuje, protože modely jsou interpretovatelné a obhajitelné — můžete regulátorům přesně vysvětlit, proč byl zákazník odmítnut, a poskytnout důkazy, že rozhodovací kritéria nevytvářejí disparátní dopad. Hypoteční věřitelé zlepšují míry schválení pro kvalifikované dlužníky odstraněním statistické diskriminace.

Naše řešení se integrují s core bankovními systémy, úvěrovými registry a regulatorními reportovacími platformami.