بانکداری و خدمات مالی

مدل‌سازی ریسک اعتباری فراتر از پیش‌بینی‌های جعبه سیاه می‌رود تا بفهمد چه مکانیزم‌های علّی نکول را تعیین می‌کنند. [روش‌های متغیرهای ابزاری](/research#post-selection-inference) اثرات واقعی نسبت‌های بدهی به درآمد، ثبات اشتغال و سابقه اعتباری را جدا می‌کنند در حالی که کیفیت غیرقابل مشاهده وام‌گیرنده را کنترل می‌کنند. این از شیوه‌های وام‌دهی تبعیض‌آمیز جلوگیری می‌کند در حالی که دقت پیش‌بینی را بهبود می‌بخشد. تشخیص تقلب از تحلیل علّی برای شناسایی الگوهای تقلب واقعی جدا از ناهنجاری‌های آماری استفاده می‌کند و مثبت کاذب‌هایی که تجربه بد مشتری ایجاد می‌کنند را کاهش می‌دهد. پیش‌بینی ارزش طول عمر مشتری بر محرک‌های علّی حفظ و تمایل به فروش متقاطع لنگر می‌اندازد و کمپین‌های حفظ هدفمندی را امکان‌پذیر می‌سازد که تأثیر به ازای هر ریال بازاریابی را حداکثر می‌کنند. مدل‌سازی ریزش شناسایی می‌کند کدام بخش‌های مشتری در خطر واقعی هستند و چه مداخلاتی (تغییرات نرخ، بسته‌بندی محصول، بهبود خدمات) واقعاً ریزش را کاهش می‌دهند.

بانک‌هایی که پلتفرم ما را پیاده‌سازی می‌کنند می‌توانند زیان‌های اعتباری را از طریق ارزیابی ریسک بهبودیافته کاهش دهند، نرخ‌های مثبت کاذب تشخیص تقلب را بهبود بخشند و کارایی حفظ را از طریق هدف‌گیری دقیق افزایش دهند. انطباق نظارتی بهبود می‌یابد زیرا مدل‌ها قابل تفسیر و قابل دفاع هستند — می‌توانید دقیقاً به نظارتگران توضیح دهید چرا مشتری رد شده و شواهدی ارائه دهید که معیارهای تصمیم تأثیر نامتناسب ایجاد نمی‌کنند. وام‌دهندگان مسکن نرخ‌های تأیید را برای وام‌گیرندگان واجد شرایط با حذف تبعیض آماری بهبود بخشند.

راه‌حل‌های ما با سیستم‌های بانکداری هسته‌ای، دفاتر اعتباری و پلتفرم‌های گزارش‌دهی نظارتی یکپارچه می‌شوند.