Banque et services financiers

La modelisation du risque de credit va au-dela des predictions en boite noire pour comprendre quels mecanismes causaux determinent le defaut. Les [methodes de variables instrumentales](/research#post-selection-inference) isolent les effets reels des ratios dette/revenu, de la stabilite de l'emploi et de l'historique de credit tout en controlant la qualite non observee de l'emprunteur. Cela previent les pratiques de pret discriminatoires tout en ameliorant la precision predictive. La detection de fraude exploite l'analyse causale pour identifier les veritables modeles de fraude separes des anomalies statistiques, reduisant les faux positifs qui creent de mauvaises experiences client. La prediction de la valeur vie client s'ancre sur les moteurs causaux de la retention et de la propension a la vente croisee, permettant des campagnes de retention ciblees qui maximisent l'impact par dollar marketing. La modelisation du taux de desabonnement identifie quels segments de clients sont reellement a risque et quelles interventions (changements de taux, offres groupees de produits, ameliorations de service) reduisent reellement l'attrition.

Les banques deploient notre plateforme pour reduire les pertes de credit grace a une meilleure evaluation des risques, ameliorer les taux de faux positifs de detection de fraude, et augmenter l'efficacite de la retention grace a un ciblage de precision. La conformite reglementaire s'ameliore car les modeles sont interpretables et defensables - vous pouvez expliquer aux regulateurs exactement pourquoi un client a ete refuse et fournir des preuves que les criteres de decision ne creent pas d'impact disparate. Les preteurs hypothecaires ameliorent les taux d'approbation pour les emprunteurs qualifies en eliminant la discrimination statistique.

Nos solutions s'integrent aux systemes bancaires de base, aux bureaux de credit et aux plateformes de reporting reglementaire.