Банковское дело и финансовые услуги

Моделирование кредитного риска выходит за рамки предсказаний «чёрного ящика» к пониманию того, какие каузальные механизмы определяют дефолт. [Методы инструментальных переменных](/research#post-selection-inference) выделяют подлинные эффекты соотношения долга к доходу, стабильности занятости и кредитной истории с учётом ненаблюдаемого качества заёмщика. Это предотвращает дискриминационные практики кредитования при повышении точности прогнозирования. Обнаружение мошенничества использует каузальный анализ для выявления подлинных паттернов мошенничества отдельно от статистических аномалий, сокращая ложные срабатывания, которые создают негативный клиентский опыт. Прогнозирование пожизненной ценности клиента привязывается к каузальным драйверы удержания и склонности к кросс-продажам, обеспечивая целевые кампании удержания, максимизирующие отдачу на маркетинговый рубль. Моделирование оттока определяет, какие сегменты клиентов действительно находятся в зоне риска и какие вмешательства (изменения ставок, пакетные предложения, улучшения сервиса) действительно снижают отток.

Банки, внедряющие нашу платформу, могут сократить кредитные потери благодаря улучшенной оценке рисков, повысить показатели ложных срабатываний при обнаружении мошенничества и увеличить эффективность удержания через точное таргетирование. Соответствие регуляторным требованиям улучшается, поскольку модели интерпретируемы и защищаемы — вы можете объяснить регуляторам, почему клиенту было отказано, и предоставить доказательства того, что критерии принятия решений не создают дискриминационного воздействия. Ипотечные кредиторы повышают процент одобрений для квалифицированных заёмщиков, устраняя статистическую дискриминацию.

Наши решения интегрируются с основными банковскими системами, кредитными бюро и платформами регуляторной отчётности.