Bank & Finansielle Tjenester

Kreditrisikomodellering gar ud over black-box forudsigelser for at forsta hvilke kausale mekanismer der bestemmer misligholdelse. [Instrumentvariabelmetoder](/research#post-selection-inference) isolerer aegte effekter af gaeld-til-indkomst forhold, beskaeftigelsesstabilitet og kredithistorie under kontrol for uobserveret lanetagerkvalitet. Dette forebygger diskriminerende udlanspraksis mens praediktiv noejagtighed forbedres. Svindeldetektion udnytter kausal analyse til at identificere aegte svindelmonstre separat fra statistiske anomalier, hvilket reducerer falske positive der skaber darlige kundeoplevelser. Kundens livstidsvaerdiforudsigelse forankres pa kausale drivere for fastholdelse og kryds-salg tilbojelighed, hvilket muliggor malrettede fastholdelseskampagner der maksimerer effekt per marketingkrone. Churn-modellering identificerer hvilke kundesegmenter der er i aegte risiko og hvilke interventioner (renteaendringer, produktbundling, serviceforbedringer) der faktisk reducerer afgang.

Banker der implementerer vores platform kan reducere kredittab gennem forbedret risikovurdering, forbedre svindeldetektions falsk-positiv rater og oege fastholdelseseffektivitet gennem praecisionsmalretning. Regulatorisk compliance forbedres fordi modeller er fortolkelige og forsvarlige — du kan forklare regulatorer praecis hvorfor en kunde blev afvist og levere evidens for at beslutningskriterierne ikke skaber uens effekt. Realkreditlangivere forbedrer godkendelsesrater for kvalificerede lantagere ved at fjerne statistisk diskrimination.

Vores losninger integreres med kernebanksystemer, kreditbureauer og regulatoriske rapporteringsplatforme.