बँकिंग आणि वित्तीय सेवा

क्रेडिट रिस्क मॉडेलिंग हे ब्लॅक-बॉक्स अंदाजांच्या पलीकडे जाऊन कोणते कारणात्मक तंत्र डिफॉल्ट ठरवतात हे समजून घेते. [Instrumental variable methods](/research#post-selection-inference) कर्जदाराची न दिसणारी गुणवत्ता नियंत्रित करताना कर्ज-ते-उत्पन्न गुणोत्तर, रोजगाराची स्थिरता आणि क्रेडिट इतिहासाचे खरे प्रभाव वेगळे करतात. हे अंदाज अचूकता सुधारताना भेदभाव करणाऱ्या कर्ज पद्धतींना प्रतिबंधित करते. फसवणूक शोधणे (Fraud detection) सांख्यिकीय विसंगतींपेक्षा वेगळे खरे फसवणूक नमुने ओळखण्यासाठी कारणात्मक विश्लेषणाचा लाभ घेते, ज्यामुळे खोटे सकारात्मक (False Positives) कमी होतात जे खराब ग्राहक अनुभव निर्माण करतात. ग्राहकाच्या लाइफटाइम व्हॅल्यूचा अंदाज टिकवून ठेवण्याच्या आणि क्रॉस-सेल प्रवृत्तीच्या कारणात्मक चालकांवर आधारित असतो, ज्यामुळे लक्ष्यित धारणा मोहिमा सक्षम होतात ज्या मार्केटिंगच्या प्रत्येक रुपयाचा प्रभाव वाढवतात. मंथन मॉडेलिंग (Churn modeling) हे ओळखते की कोणते ग्राहक विभाग खऱ्या जोखमीवर आहेत आणि कोणते हस्तक्षेप (दर बदल, उत्पादन बंडलिंग, सेवा सुधारणा) प्रत्यक्षात मंथन कमी करतात.

प्लॅटफॉर्म तैनात करणाऱ्या बँका सुधारित जोखीम मूल्यांकनाद्वारे क्रेडिट तोटा कमी करू शकतात, फसवणूक शोधण्याचे फॉल्स पॉझिटिव्ह दर सुधारू शकतात आणि अचूक टार्गेटिंगद्वारे धारणा कार्यक्षमता वाढवू शकतात. नियामक अनुपालन सुधारते कारण मॉडेल्स स्पष्टीकरण देण्यायोग्य आणि बचाव करण्यायोग्य असतात—तुम्ही नियामकांना नक्की सांगू शकता की ग्राहकाला का नकार दिला गेला आणि निर्णय निकष असमान प्रभाव निर्माण करत नाहीत याचा पुरावा देऊ शकता. गहाणखत देणारे सांख्यिकीय भेदभाव काढून पात्र कर्जदारांसाठी मंजुरी दर सुधारतात.

आमचे उपाय कोअर बँकिंग सिस्टम, क्रेडिट ब्युरो आणि नियामक रिपोर्टिंग प्लॅटफॉर्मसह समाकलित होतात.