Bancos e Serviços Financeiros

Modelagem de risco de crédito vai além de predições de caixa-preta para entender quais mecanismos causais determinam inadimplência. [Métodos de variáveis instrumentais](/research#post-selection-inference) isolam efeitos genuínos de razões dívida-renda, estabilidade de emprego e histórico de crédito enquanto controlam qualidade não observada do tomador. Isso previne práticas de empréstimo discriminatórias enquanto melhora precisão preditiva. Detecção de fraude utiliza análise causal para identificar padrões genuínos de fraude separados de anomalias estatísticas, reduzindo falsos positivos que criam experiências ruins para clientes. Previsão de valor vitalício do cliente ancora-se em direcionadores causais de retenção e propensão a venda cruzada, permitindo campanhas de retenção direcionadas que maximizam impacto por real de marketing. Modelagem de churn identifica quais segmentos de clientes estão em risco genuíno e quais intervenções (mudanças de taxa, agrupamento de produtos, melhorias de serviço) realmente reduzem atrito.

Bancos que implantam nossa plataforma podem reduzir perdas de crédito através de avaliação de risco aprimorada, melhorar taxas de falsos positivos em detecção de fraude e aumentar eficiência de retenção através de direcionamento de precisão. Conformidade regulatória melhora porque modelos são interpretáveis e defensáveis -- você pode explicar aos reguladores exatamente por que um cliente foi recusado e fornecer evidências de que os critérios de decisão não criam impacto disparatado. Credores hipotecários melhoram taxas de aprovação para tomadores qualificados removendo discriminação estatística.

Nossas soluções integram-se com sistemas bancários centrais, bureaus de crédito e plataformas de relatórios regulatórios.