Banku un finanšu pakalpojumi

Kredītriska modelēšana pārsniedz melnās kastes prognozes, lai saprastu, kādi kauzālie mehānismi nosaka saistību neizpildi. [Instrumentālo mainīgo metodes](/research#post-selection-inference) izolē patiesus parāda-ienākumu attiecību, nodarbinātības stabilitātes un kredītvēstures efektus, vienlaikus kontrolējot nenovērotu aizņēmēja kvalitāti. Tas novērš diskriminējošas kreditēšanas prakses, vienlaikus uzlabojot prognozēšanas precizitāti. Krāpšanas noteikšana izmanto kauzālo analīzi, lai identificētu patiesus krāpšanas modeļus atsevišķi no statistiskām anomālijām, samazinot viltus pozitīvos, kas rada sliktu klientu pieredzi. Klienta mūža vērtības prognozēšana balstās uz noturēšanas un šķērsās pārdošanas tieksmes kauzālajiem virzītājiem, ļaujot mērķētas noturēšanas kampaņas, kas maksimizē ietekmi uz vienu mārketinga eiro. Aiziešanas modelēšana identificē, kuri klientu segmenti ir patiesā riskā un kādas intervences (likmes izmaiņas, produktu komplektēšana, pakalpojumu uzlabojumi) patiešām samazina aiziešanu.

Bankas, kas izvieto mūsu platformu, var samazināt kredītzaudējumus caur uzlabotu riska novērtējumu, uzlabot krāpšanas noteikšanas viltus pozitīvo rādītājus un palielināt noturēšanas efektivitāti caur precīzu mērķēšanu. Regulatīvā atbilstība uzlabojas, jo modeļi ir interpretējami un aizstāvami — jūs varat izskaidrot regulatoriem precīzi, kāpēc klients tika noraidīts, un sniegt pierādījumus, ka lēmumu kritēriji nerada nesamērīgu ietekmi. Hipotēku aizdevēji uzlabo apstiprināšanas rādītājus kvalificētiem aizņēmējiem, novēršot statistisko diskrimināciju.

Mūsu risinājumi integrējas ar pamata banku sistēmām, kredītbirojiem un regulatīvās ziņošanas platformām.