Bank- och finanstjänster

Kreditriskmodellering går bortom black-box-förutsägelser för att förstå vilka kausala mekanismer som avgör fallissemang. [Instrumentvariabelmetoder](/research#post-selection-inference) isolerar genuina effekter av skuld-till-inkomst-kvoter, anställningsstabilitet och kredithistorik samtidigt som oobserverad låntagarkvalitet kontrolleras. Detta förhindrar diskriminerande utlåningsmetoder samtidigt som prediktiv noggrannhet förbättras. Bedrägeridetektering utnyttjar kausal analys för att identifiera genuina bedrägerimönster separerade från statistiska anomalier, vilket minskar falska positiva som skapar dåliga kundupplevelser. Kundens livstidsvärdeprognos förankras i kausala drivkrafter för retention och korsförsäljningsbenägenhet, vilket möjliggör riktade retentionskampanjer som maximerar påverkan per marknadsföringskrona. Churn-modellering identifierar vilka kundsegment som verkligen är i riskzonen och vilka interventioner (ränteförändringar, produktbuntning, serviceförbättringar) som faktiskt minskar avgång.

Banker som implementerar vår plattform kan minska kreditförluster genom förbättrad riskbedömning, förbättra bedrägeridetektionens falska positiva rate och öka retentionseffektivitet genom precisionsrikting. Regulatorisk efterlevnad förbättras eftersom modeller är tolkningsbara och försvarsbara—ni kan förklara för tillsynsmyndigheter exakt varför en kund nekades och ge bevis för att beslutskriterierna inte skapar olikartad påverkan. Bolåneinstitut förbättrar godkännanderater för kvalificerade låntagare genom att avlägsna statistisk diskriminering.

Våra lösningar integreras med kärnbanksystem, kreditbyråer och plattformar för regulatorisk rapportering.