銀行・金融サービス

信用リスクモデリングは、ブラックボックス予測を超えて、デフォルトを決定する因果メカニズムを理解します。[操作変数法](/research#post-selection-inference)は、観察できない借り手の質を制御しながら、負債比率、雇用の安定性、信用履歴の真の効果を分離します。これにより、予測精度を向上させながら差別的な融資慣行を防ぎます。詐欺検出は因果分析を活用して、統計的異常とは別に真の詐欺パターンを特定し、顧客体験を悪化させる誤検知を減らします。顧客生涯価値予測は、リテンションとクロスセルの傾向の因果ドライバーに基づき、マーケティング費用あたりのインパクトを最大화するターゲットを絞ったリテンションキャンペーンを可能にします。解約モデリングは、真のリスクにある顧客セグメントと、実際に離反を減少させる介入（金利変更、製品バンドリング、サービス改善）を特定します。

当社のプラットフォームを導入した銀行は、改善されたリスク評価を通じて信用損失を削減し、詐欺検出の誤検知率を改善し、精密なターゲティングを通じてリテンション効率を向上させることができます。モデルが解釈可能で防御可能であるため、規制コンプライアミンスが改善されます。顧客が拒否された理由を規制当局に正確に説明し、決定基準が不均等なインパクトを生み出さないエビデンスを提供できます。住宅ローンレンダーは、統計的差別を排除することで、資格のある借り手の承認率を改善します。

当社のソリューションは、コアバンキングシステム、信用調査機関、規制報告プラットフォームと統合されます。