Bankarstvo i financijske usluge

Modeliranje kreditnog rizika nadilazi predvidanja crne kutije kako bi razumjelo koji kauzalni mehanizmi odreduju neispunjavanje obveza. [Metode instrumentalnih varijabli](/research#post-selection-inference) izoliraju prave ucinke omjera duga i prihoda, stabilnosti zaposlenosti i kreditne povijesti dok kontroliraju nepromatranu kvalitetu zajmoprimca. To sprecava diskriminatorne prakse kreditiranja uz poboljsanje prediktivne tocnosti. Otkrivanje prijevara koristi kauzalnu analizu za identificiranje pravih obrazaca prijevare odvojenih od statistickih anomalija, smanjujuci lazne pozitivne rezultate koji stvaraju lose iskustvo kupaca. Predvidanje dozivotne vrijednosti kupca usidri se na kauzalne pokretace zadrzavanja i sklonosti unakrsnoj prodaji, omogucujuci ciljane kampanje zadrzavanja koje maksimiziraju utjecaj po marketinskoj kuni. Modeliranje odljeva identificira koji segmenti kupaca su u pravom riziku i koje intervencije (promjene stopa, paketi proizvoda, poboljsanja usluge) zaista smanjuju odljev.

Banke koje implementiraju nasu platformu mogu smanjiti gubitke na kreditima kroz poboljsanu procjenu rizika, poboljsati stope lazno pozitivnih rezultata u otkrivanju prijevara i povecati ucinkovitost zadrzavanja kroz precizno ciljanje. Regulatorna uskladenost poboljsava se jer su modeli interpretabilni i obramljivi — mozete regulatorima tocno objasniti zasto je kupac odbijen i pruziti dokaze da kriteriji odluke ne stvaraju disparatni utjecaj. Hipotekarni zajmodavci poboljsavaju stope odobrenja za kvalificirane zajmoprimce uklanjanjem statisticke diskriminacije.

Nase solucije integriraju se sa sredisnjim bankarskim sustavima, kreditnim uredima i platformama za regulatorno izvjestavanje.