Banca y servicios financieros

El modelado de riesgo crediticio va más allá de las predicciones de caja negra para comprender qué mecanismos causales determinan el impago. [Los métodos de variables instrumentales](/research#post-selection-inference) aíslan los efectos genuinos de las ratios deuda-ingresos, estabilidad laboral e historial crediticio mientras controlan la calidad no observada del prestatario. Esto previene prácticas de préstamo discriminatorias mientras mejora la precisión predictiva. La detección de fraude aprovecha el análisis causal para identificar patrones de fraude genuinos separados de anomalías estadísticas, reduciendo los falsos positivos que crean malas experiencias del cliente. La predicción del valor del ciclo de vida del cliente se ancla en los impulsores causales de retención y propensión a la venta cruzada, permitiendo campañas de retención dirigidas que maximizan el impacto por euro de marketing. El modelado de abandono identifica qué segmentos de clientes están en riesgo genuino y qué intervenciones (cambios de tipos, agrupación de productos, mejoras de servicio) realmente reducen la fuga.

Los bancos que implementan nuestra plataforma pueden reducir las pérdidas crediticias a través de una evaluación de riesgo mejorada, mejorar las tasas de falsos positivos en la detección de fraude y aumentar la eficiencia de retención a través de la segmentación de precisión. El cumplimiento regulatorio mejora porque los modelos son interpretables y defendibles: usted puede explicar a los reguladores exactamente por qué un cliente fue rechazado y proporcionar evidencia de que los criterios de decisión no crean un impacto desigual. Los prestamistas hipotecarios mejoran las tasas de aprobación para prestatarios calificados eliminando la discriminación estadística.

Nuestras soluciones se integran con sistemas bancarios centrales, agencias de crédito y plataformas de informes regulatorios.