은행 및 금융 서비스

신용 리스크 모델링은 블랙박스 예측을 넘어 어떤 인과적 메커니즘이 채무불이행을 결정하는지 이해합니다. [도구 변수 방법](/research#post-selection-inference)은 관찰되지 않은 차주 품질을 통제하면서 부채 대 소득 비율, 고용 안정성, 신용 이력의 진정한 효과를 분리합니다. 이는 예측 정확도를 개선하면서 차별적 대출 관행을 방지합니다. 사기 탐지는 인과 분석을 활용하여 통계적 이상치와 별개로 진정한 사기 패턴을 식별하여 열악한 고객 경험을 초래하는 위양성을 줄입니다. 고객 생애 가치 예측은 유지 및 교차 판매 성향의 인과적 동인에 고정되어 달러당 영향을 극대화하는 타겟팅된 유지 캠페인을 가능하게 합니다. 이탈 모델링은 어떤 고객 세그먼트가 진정한 위험에 처해 있고 어떤 개입(금리 변경, 제품 번들링, 서비스 개선)이 실제로 이탈을 줄이는지 식별합니다.

저희 플랫폼을 배포하는 은행은 개선된 리스크 평가를 통해 신용 손실을 줄이고, 사기 탐지 위양성률을 개선하며, 정밀 타겟팅을 통해 유지 효율성을 높일 수 있습니다. 모델이 해석 가능하고 방어 가능하기 때문에 규제 준수가 개선됩니다—고객이 거부된 이유를 정확히 규제 기관에 설명하고 결정 기준이 불균형한 영향을 미치지 않는다는 증거를 제공할 수 있습니다. 모기지 대출 기관은 통계적 차별을 제거하여 자격을 갖춘 차주에 대한 승인률을 개선합니다.

저희 솔루션은 핵심 뱅킹 시스템, 신용 정보 기관, 규제 보고 플랫폼과 통합됩니다.