Perbankan & Layanan Keuangan

Pemodelan risiko kredit melampaui prediksi black-box untuk memahami mekanisme kausal apa yang menentukan gagal bayar. [Metode variabel instrumental](/research#post-selection-inference) mengisolasi efek nyata dari rasio utang-terhadap-pendapatan, stabilitas pekerjaan, and riwayat kredit sambil mengontrol kualitas peminjam yang tidak teramati. Ini mencegah praktik peminjaman diskriminatif sambil meningkatkan akurasi prediktif. Deteksi penipuan memanfaatkan analisis kausal untuk mengidentifikasi pola penipuan yang nyata terpisah dari anomali statistik, mengurangi false positive yang menciptakan pengalaman pelanggan yang buruk. Prediksi customer lifetime value berlabuh pada pendorong kausal dari retensi and kecenderungan cross-sell, memungkinkan kampanye retensi tertarget yang memaksimalkan dampak per dolar pemasaran. Pemodelan churn mengidentifikasi segmen pelanggan mana yang benar-benar berisiko and intervensi apa (perubahan suku bunga, bundling produk, perbaikan layanan) yang benar-benar mengurangi attrition.

Bank yang menerapkan platform kami dapat mengurangi kerugian kredit melalui penilaian risiko yang lebih baik, meningkatkan tingkat false positive deteksi penipuan, and meningkatkan efisiensi retensi melalui targeting presisi. Kepatuhan regulasi meningkat karena model dapat diinterpretasi and dapat dipertahankan—Anda dapat menjelaskan kepada regulator dengan tepat mengapa pelanggan ditolak and memberikan bukti bahwa kriteria keputusan tidak menciptakan dampak yang berbeda. Pemberi pinjaman hipotek meningkatkan tingkat persetujuan untuk peminjam yang memenuhi syarat dengan menghapus diskriminasi statistik.

Nasze rozwiązania integrują się z rdzeniowymi systemami bankowymi, biurami kredytowymi i platformami raportowania regulacyjnego.