Bank- og finanstjenester

Kredittriskomodellering går utover svart-boks-prediksjoner for å forstå hvilke kausale mekanismer som bestemmer mislighold. [Instrumentvariabelmetoder](/research#post-selection-inference) isolerer ekte effekter av gjeld-til-inntekt-forhold, arbeidsstabilitet og kreditthistorikk mens de kontrollerer for uobservert lånerakvalitet. Dette forhindrer diskriminerende utlånspraksis samtidig som prediktiv nøyaktighet forbedres. Svindeldeteksjon utnytter kausal analyse for å identifisere ekte svindelmønstre separat fra statistiske anomalier, noe som reduserer falske positiver som skaper dårlige kundeopplevelser. Prediksjoner av kundens livstidsverdi forankres i kausale drivere for bevaring og kryssalgstilbøyelighet, noe som muliggjør målrettede bevaringskampanjer som maksimerer effekt per markedsføringskrone. Churn-modellering identifiserer hvilke kundesegmenter som er i ekte risiko og hvilke intervensjoner (renteendringer, produktbunting, serviceforbedringer) som faktisk reduserer frafall.

Banker som implementerer vår plattform kan redusere kredittap gjennom forbedret risikovurdering, forbedre falsk-positiv-rater for svindeldeteksjon og øke bevaringseffektiviteten gjennom presisjonsmåling. Regulatorisk samsvar forbedres fordi modeller er tolkbare og forsvarlige—du kan forklare regulatorer nøyaktig hvorfor en kunde ble avvist og gi bevis på at beslutningskriteriene ikke skaper ulikhet. Boliglånere forbedrer godkjenningsrater for kvalifiserte lånere ved å fjerne statistisk diskriminering.

Våre løsninger integreres med kjernebanksystemer, kredittbyråer og regulatoriske rapporteringsplattformer.