बैंकिंग और वित्तीय सेवाएं

क्रेडिट जोखिम मॉडलिंग ब्लैक-बॉक्स भविष्यवाणियों से परे जाकर यह समझती है कि कौन से कारण-कारक तंत्र डिफ़ॉल्ट निर्धारित करते हैं। [Instrumental variable विधियां](/research#post-selection-inference) अनऑब्ज़र्व्ड उधारकर्ता गुणवत्ता के लिए नियंत्रण करते हुए ऋण-से-आय अनुपात, रोजगार स्थिरता और क्रेडिट इतिहास के वास्तविक प्रभावों को अलग करती हैं। यह भविष्य कहनेवाला सटीकता में सुधार करते हुए भेदभावपूर्ण ऋण प्रथाओं को रोकता है। धोखाधड़ी का पता लगाना सांख्यिकीय विसंगतियों से वास्तविक धोखाधड़ी पैटर्न की पहचान करने के लिए कारण-कारक विश्लेषण का लाभ उठाता है, फॉल्स पॉजिटिव को कम करता है जो खराब ग्राहक अनुभव बनाते हैं। ग्राहक जीवनकाल मूल्य भविष्यवाणी प्रतिधारण और क्रॉस-सेल प्रवृत्ति के कारण-कारक कारकों पर आधारित है, जो प्रति मार्केटिंग डॉलर प्रभाव को अधिकतम करने वाले लक्षित प्रतिधारण अभियानों को सक्षम बनाता है। चर्न मॉडलिंग पहचानती है कि कौन से ग्राहक खंड वास्तविक जोखिम में हैं और कौन से हस्तक्षेप (दर परिवर्तन, उत्पाद बंडलिंग, सेवा सुधार) वास्तव में आघटन को कम करते हैं।

हमारे प्लेटफॉर्म को तैनात करने वाले बैंक बेहतर जोखिम मूल्यांकन के माध्यम से क्रेडिट हानियों को कम कर सकते हैं, धोखाधड़ी का पता लगाने में फॉल्स पॉजिटिव दरों में सुधार कर सकते हैं, और सटीक लक्षित के माध्यम से प्रतिधारण दक्षता बढ़ा सकते हैं। नियामक अनुपालन में सुधार होता है क्योंकि मॉडल व्याख्या करने योग्य और बचाव योग्य होते हैं—आप नियामकों को ठीक से समझा सकते हैं कि ग्राहक को क्यों अस्वीकार किया गया और सबूत प्रदान कर सकते हैं कि निर्णय मानदंड अलग-अलग प्रभाव नहीं बनाते। बंधक ऋणदाता सांख्यिकीय भेदभाव को हटाकर योग्य उधारकर्ताओं के लिए अनुमोदन दरों में सुधार करते हैं।

हमारे समाधान कोर बैंकिंग सिस्टम, क्रेडिट ब्यूरो और नियामक रिपोर्टिंग प्लेटफॉर्म के साथ एकीकृत होते हैं।