Banque et services financiers

La modélisation du risque de crédit va au-delà des prédictions en boîte noire pour comprendre quels mécanismes causaux déterminent le défaut. Les [méthodes de variables instrumentales](/research#post-selection-inference) isolent les effets réels des ratios dette/revenu, de la stabilité de l emploi et de l historique de crédit tout en contrôlant la qualité non observée de l emprunteur. Cela prévient les pratiques de prêt discriminatoires tout en améliorant la précision prédictive. La détection de fraude exploite l analyse causale pour identifier les véritables modèles de fraude séparés des anomalies statistiques, réduisant les faux positifs qui créent de mauvaises expériences client. La prédiction de la valeur vie client s ancre sur les moteurs causaux de la rétention et de la propension à la vente croisée, permettant des campagnes de rétention ciblées qui maximisent l impact par dollar marketing. La modélisation du taux de désabonnement identifie quels segments de clients sont réellement à risque et quelles interventions (changements de taux, offres groupées de produits, améliorations de service) réduisent réellement l attrition.

Les banques déploient notre plateforme pour réduire les pertes de crédit grâce à une meilleure évaluation des risques, améliorer les taux de faux positifs de détection de fraude, et augmenter l efficacité de la rétention grâce à un ciblage de précision. La conformité réglementaire s améliore car les modèles sont interprétables et défendables — vous pouvez expliquer aux régulateurs exactement pourquoi un client a été refusé et fournir des preuves que les critères de décision ne créent pas d impact disparate. Les prêteurs hypothécaires améliorent les taux d approbation pour les emprunteurs qualifiés en supprimant la discrimination statistique.

Nos solutions s intègrent aux systèmes de banque centrale, aux bureaux de crédit et aux plateformes de reporting réglementaire.