ஸ்க்ரோல்
தொழிற்துறை தீர்வு

வங்கி & நிதிச் சேவைகள்

நிதி நிறுவனங்கள் இருமுனை அழுத்தங்களை எதிர்கொள்கின்றன: ஆபத்து மற்றும் ஒழுங்குமுறை இணக்கத்தை நிர்வகிக்கும் அதே வேளையில் லாபத்தை அதிகப்படுத்துதல். காரண இயந்திர கற்றல் கடன் ஆபத்து, மோசடி, வாடிக்கையாளர் மதிப்பு மற்றும் தக்கவைப்பு ஆகியவற்றின் உண்மையான இயக்கிகளை அடையாளம் காண்பதன் மூலமும், ஒழுங்குமுறை தணிக்கையைத் தாங்கக்கூடிய விளக்கக்கூடிய மாதிரிகளை உருவாக்குவதன் மூலமும் இரண்டையும் வழங்குகிறது.

நாங்கள் சிக்கலான வணிகச் சவால்களைத் தீர்க்கCausal Machine Learningதுறையில் புதுமைகளை உருவாக்க வங்கி & நிதிச் சேவைகள்ஐப் பயன்படுத்துகிறோம்.

கடன் ஆபத்து மாடலிங் பிளாக்-பாக்ஸ் கணிப்புகளுக்கு அப்பால் சென்று எந்தக் காரண வழிமுறைகள் கடன் தவறுதலைத் தீர்மானிக்கின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்கிறது. [கருவி மாறி முறைகள்](/research#post-selection-inference) கவனிக்க முடியாத கடன் வாங்குபவரின் தரத்தைக் கட்டுப்படுத்தும் போது கடன்-வருமான விகிதங்கள், வேலை நிலைத்தன்மை மற்றும் கடன் வரலாற்றின் உண்மையான விளைவுகளைத் தனிமைப்படுத்துகின்றன. இது முன்கணிப்பு துல்லியத்தை மேம்படுத்தும் அதே வேளையில் பாகுபாடான கடன் வழங்கும் நடைமுறைகளைத் தடுக்கிறது. மோசடி கண்டறிதல் புள்ளிவிவர முரண்பாடுகளிலிருந்து தனித்தனியாக உண்மையான மோசடி முறைகளை அடையாளம் காண காரணப் பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்துகிறது, இது மோசமான வாடிக்கையாளர் அனுபவங்களை உருவாக்கும் தவறான பாசிட்டிவ்களைக் (false positives) குறைக்கிறது. வாடிக்கையாளர் வாழ்நாள் மதிப்பு கணிப்பு தக்கவைப்பு மற்றும் குறுக்கு விற்பனை விருப்பத்தின் காரண இயக்கிகளை அடிப்படையாகக் கொண்டது. சோர்வு (Churn) மாடலிங் எந்த வாடிக்கையாளர் பிரிவுகள் உண்மையான ஆபத்தில் உள்ளன மற்றும் எந்தத் தலையீடுகள் உண்மையில் சோர்வைக் குறைக்கின்றன என்பதை அடையாளம் காட்டுகிறது.

எங்களது தளத்தைப் பயன்படுத்தும் வங்கிகள் மேம்படுத்தப்பட்ட இடர் மதிப்பீடு மூலம் கடன் இழப்புகளைக் குறைக்கலாம், மோசடி கண்டறிதல் தவறான பாசிட்டிவ் விகிதங்களை மேம்படுத்தலாம் மற்றும் துல்லியமான இலக்கு மூலம் தக்கவைப்புத் திறனை அதிகரிக்கலாம். மாதிரிகள் விளக்கக்கூடியவை மற்றும் தற்காத்துக் கொள்ளக்கூடியவை என்பதால் ஒழுங்குமுறை இணக்கம் மேம்படுகிறது — ஒரு வாடிக்கையாளர் ஏன் நிராகரிக்கப்பட்டார் என்பதை நீங்கள் ஒழுங்குமுறை அதிகாரிகளுக்குத் துல்லியமாக விளக்கலாம்.

எங்களது தீர்வுகள் முக்கிய வங்கி அமைப்புகள், கடன் பணியகங்கள் மற்றும் ஒழுங்குமுறை அறிக்கையிடல் தளங்களுடன் ஒருங்கிணைக்கப்படுகின்றன.

எங்களதுமுறைமை

01

துறை பகுப்பாய்வு

உங்கள் துறையின் தனித்துவமான சவால்கள் மற்றும் வாய்ப்புகள் குறித்த ஆழமான புரிதல்.

02

காரண பகுப்பாய்வு

உண்மையான காரண-காரிய உறவுகளை அடையாளம் காண Double Machine Learning ஐப் பயன்படுத்துதல்.

03

மூலோபாய உருவகப்படுத்துதல்

உங்கள் முடிவுகளின் தாக்கத்தைக் கணிக்க பல்வேறு சூழல்களை வடிவமைத்தல்.

04

செயல்பாட்டு அளவு

உங்கள் தற்போதைய அமைப்புகளுடன் ஒருங்கிணைக்கும் உற்பத்திக்குத் தயாரான மாதிரிகளை வரிசைப்படுத்துதல்.

என்ன நடக்கும் என்று கணிப்பதிலிருந்து அது ஏன் நடக்க வேண்டும் என்பதைப் புரிந்துகொள்வதே திறமையாகும்.

தொழில்முறை தலைவர்களால் நம்பப்படுகிறது



காரண காரியம் மற்றும் AI இன் அறிவியல்Economic AI™

பாஸ்டன் – ஹாங்காங் – ஹாம்பர்க் – மியூனிக்

© 2026 Economic AI™. அனைத்து உரிமைகளும் பாதுகாக்கப்பட்டவை.பதிப்புதனியுரிமைக் கொள்கைபற்றி