Banche e Servizi Finanziari

Il modelling del rischio di credito va oltre le previsioni black-box per comprendere quali meccanismi causali determinano il default. I [metodi con variabili strumentali](/research#post-selection-inference) isolano gli effetti genuini dei rapporti debito/reddito, stabilità lavorativa e storia creditizia controllando per la qualità non osservata del mutuatario. Questo previene pratiche di prestito discriminatorie migliorando l'accuratezza predittiva. Il rilevamento delle frodi sfrutta l'analisi causale per identificare i veri pattern di frode separati dalle anomalie statistiche, riducendo i falsi positivi che creano esperienze negative per i clienti. La previsione del valore del ciclo di vita del cliente si ancora ai driver causali di retention e propensione al cross-sell, consentendo campagne di retention mirate che massimizzano l'impatto per euro di marketing speso. Il modelling del churn identifica quali segmenti di clienti sono a rischio genuino e quali interventi (variazioni di tasso, bundling di prodotti, miglioramenti del servizio) riducono effettivamente l'abbandono.

Le banche che implementano la nostra piattaforma possono ridurre le perdite creditizie attraverso una migliore valutazione del rischio, migliorare i tassi di falsi positivi nel rilevamento delle frodi e aumentare l'efficienza della retention attraverso targeting di precisione. La conformità regolatoria migliora perché i modelli sono interpretabili e difendibili—Lei può spiegare ai regolatori esattamente perché un cliente è stato rifiutato e fornire evidenze che i criteri di decisione non creano impatto disparato. I prestatori ipotecari migliorano i tassi di approvazione per i mutuatari qualificati eliminando la discriminazione statistica.

Le nostre soluzioni si integrano con i sistemi bancari core, i credit bureau e le piattaforme di reporting regolatorio.