Bancnistvo in financne storitve

Modeliranje kreditnega tveganja presega napovedi crne skatle do razumevanja, kateri kavzalni mehanizmi dolocajo neplacenost. [Metode instrumentalnih spremenljivk](/research#post-selection-inference) izolirajo resnicne ucinke razmerij dolga do dohodka, stabilnosti zaposlitve in kreditne zgodovine, medtem ko nadzorujejo neopazovano kakovost posojillojemalca. To preprecuje diskriminatorne prakse posojanja, medtem ko izboljsa napovedovalno natancnost. Zaznavanje goljufij izkorisca kavzalno analizo za identificiranje resnicnih vzorcev goljufij, locenih od statisticnih anomalij, kar zmanjsuje lazno pozitivne rezultate, ki ustvarjajo slabe izkusnje strank. Napovedovanje vrednosti stranke v casu zivljenja je zasidrano v kavzalne dejavnike zadrievanja in nagnjenosti k navzkrizni prodaji, kar omogoca ciljne kampanje zadrievanja, ki maksimizirajo ucinek na evro marketinskih izdatkov. Modeliranje odhoda identificira, kateri segmenti strank so resnicno v nevarnosti in katere intervencije (spremembe obrestnih mer, zdruzevanje izdelkov, izboljsave storitev) dejansko zmanjsujejo osip.

Banke, ki uvajajo naso platformo, lahko zmanjsajo kreditne izgube z izboljsano oceno tveganja, izboljsajo stopnje lazno pozitivnih rezultatov pri zaznavanju goljufij in povecajo ucinkovitost zadrievanja s preciznim ciljanjem. Regulatorna skladnost se izboljsa, ker so modeli razlozljivi in branljivi — regulatorjem lahko natancno pojasnite, zakaj je bila stranka zavrnjena, in zagotovite dokaze, da merila odlocitve ne ustvarjajo neenakomernega ucinka. Hipotekarni posojilodajalci izboljsajo stopnje odobritve za usposobljene posojilojemalce z odstranitvijo statisticne diskriminacije.

Nase resitve se integrirajo z osnovnimi bancnimi sistemi, kreditnimi biroji in platformami za regulatorno porocanje.