Bankowość i usługi finansowe

Modelowanie ryzyka kredytowego wykracza poza prognozy czarnej skrzynki, aby zrozumieć, jakie mechanizmy przyczynowe określają niewypłacalność. [Metody zmiennych instrumentalnych](/research#post-selection-inference) izolują prawdziwe efekty wskaźników zadłużenia do dochodu, stabilności zatrudnienia i historii kredytowej, kontrolując nieobserwowalną jakość kredytobiorcy. Zapobiega to dyskryminującym praktykom kredytowym przy jednoczesnej poprawie dokładności prognoz. Wykrywanie oszustw wykorzystuje analizę przyczynową do identyfikacji prawdziwych wzorców oszustw oddzielnie od anomalii statystycznych, redukując fałszywe alarmy, które tworzą złe doświadczenia klientów. Przewidywanie wartości klienta w czasie zakotwicza się na przyczynowych czynnikach retencji i skłonności do cross-sell, umożliwiając targetowane kampanie retencyjne, które maksymalizują wpływ na każdy dolar marketingowy. Modelowanie odpływu identyfikuje, które segmenty klientów są naprawdę zagrożone i jakie interwencje (zmiany stóp, bundlowanie produktów, usprawnienia obsługi) faktycznie redukują odpływ.

Banki wdrażające naszą platformę mogą zredukować straty kredytowe poprzez ulepszoną ocenę ryzyka, poprawić wskaźniki fałszywych alarmów wykrywania oszustw i zwiększyć efektywność retencji poprzez precyzyjne targetowanie. Zgodność regulacyjna poprawia się, ponieważ modele są interpretowalne i obronne — można wyjaśnić regulatorom dokładnie, dlaczego klient został odrzucony i dostarczyć dowody, że kryteria decyzyjne nie tworzą nierównego wpływu. Kredytodawcy hipoteczni poprawiają wskaźniki zatwierdzeń dla kwalifikowanych pożyczkobiorców poprzez eliminację dyskryminacji statystycznej.

Nasze rozwiązania integrują się z rdzeniowymi systemami bankowymi, biurami kredytowymi i platformami raportowania regulacyjnego.