Bankszektor és pénzügyi szolgáltatások

A hitelkockázat-modellezés túllép a fekete doboz előrejelzéseken, megértve, mely okozati mechanizmusok határozzák meg a nemteljesítést. Az [instrumentális változó módszerek](/research#post-selection-inference) elkülönítik az adósság-jövedelem arányok, foglalkoztatási stabilitás és hiteltörténet valódi hatásait, miközben kontrollálnak a nem megfigyelt hitelfelvevői minőségért. Ez megakadályozza a diszkriminatív hitelezési gyakorlatokat, miközben javítja a prediktív pontosságot. A csalásészlelés okozati elemzést használ a valódi csalási minták azonosítására, elkülönítve azokat a statisztikai anomáliáktól, csökkentve a rossz ügyfélélményt okozó hamis pozitívokat. Az ügyfél élettartam érték előrejelzés a megtartás és keresztértékesítési hajlandóság okozati hajtóerőire horgonyoz, lehetővé téve a marketing dolláronkénti hatást maximalizáló célzott megtartási kampányokat. A lemorzsolódás-modellezés azonosítja, mely ügyfélszegmensek vannak valódi kockázatban, és mely beavatkozások (kamatláb-változtatások, termékcsomag-képzés, szolgáltatásjavítások) csökkentik valójában a lemorzsolódást.

Platformunkat telepítő bankok csökkenthetik a hitelezési veszteségeket javított kockázatértékeléssel, javíthatják a csalásészlelés hamis pozitív arányát, és növelhetik a megtartási hatékonyságot precíziós célzással. A szabályozói megfelelés javul, mert a modellek interpretálhatóak és védhetőek - pontosan el tudja magyarázni a szabályozóknak, miért utasítottak el egy ügyfelet, és bizonyítékot tud nyújtani, hogy a döntési kritériumok nem okoznak különböző hatást. A jelzáloghitelezők javítják a minősített hitelfelvevők jóváhagyási arányát a statisztikai diszkrimináció eltávolításával.

Megoldásaink integrálódnak az alapvető banki rendszerekkel, hitelirodákkal és szabályozói jelentési platformokkal.