Pagbabangko at mga Serbisyong Pinansyal

Ang credit risk modeling ay lumalampas sa black-box prediction upang maunawaan kung aling mga causal mechanism ang tumutukoy ng default. Inihihiwalay ng [instrumental variable method](/research#post-selection-inference) ang mga tunay na epekto ng debt-to-income ratio, employment stability, at credit history habang kinokontrol ang unobserved borrower quality. Pinipigilan nito ang mga discriminatory lending practice habang pinapabuti ang predictive accuracy. Ginagamit ng fraud detection ang causal analysis upang tukuyin ang mga tunay na fraud pattern na hiwalay sa mga statistical anomaly, na binabawasan ang mga false positive na lumilikha ng mahinang customer experience. Nakabatay ang customer lifetime value prediction sa mga causal driver ng retention at cross-sell propensity, na nagbibigay-daan sa mga targeted retention campaign na pina-maximize ang impact bawat marketing peso. Tinutukoy ng churn modeling kung aling mga customer segment ang tunay na nasa risk at kung aling mga intervention (rate change, product bundling, service improvement) ang tunay na nagpapabawas ng attrition.

Ang mga bangko na nagde-deploy ng aming platform ay maaaring mabawasan ang mga credit loss sa pamamagitan ng pinahusay na risk assessment, mapabuti ang fraud detection false positive rate, at mapataas ang retention efficiency sa pamamagitan ng precision targeting. Umuunlad ang regulatory compliance dahil ang mga model ay interpretable at defensible -- maaari ninyong ipaliwanag sa mga regulator kung bakit eksakto na tinanggihan ang isang customer at magbigay ng ebidensya na ang mga decision criteria ay hindi lumilikha ng hindi pantay na epekto. Pinapabuti ng mga mortgage lender ang mga approval rate para sa mga kwalipikadong nanghihiram sa pamamagitan ng pag-aalis ng statistical discrimination.

Ang aming mga solusyon ay nag-i-integrate sa mga core banking system, credit bureau, at regulatory reporting platform.