బ్యాంకింగ్ & ఆర్థిక సేవలు

క్రెడిట్ రిస్క్ మోడలింగ్ బ్లాక్-బాక్స్ ప్రిడిక్షన్ల కంటే దాటి ఏ కారణ యంత్రాంగాలు డిఫాల్ట్‌ను నిర్ణయిస్తాయో అర్థం చేసుకుంటుంది. [ఇన్‌స్ట్రుమెంటల్ వేరియబుల్ పద్ధతులు](/research#post-selection-inference) గమనించలేని రుణగ్రహీత నాణ్యతను నియంత్రిస్తూ డెట్-టు-ఇన్‌కమ్ రేషియోలు, ఉపాధి స్థిరత్వం మరియు క్రెడిట్ హిస్టరీ యొక్క నిజమైన ప్రభావాలను వేరు చేస్తాయి. ఇది అంచనా ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరుస్తూనే వివక్షతతో కూడిన రుణ పద్ధతులను నివారిస్తుంది. ఫ్రాడ్ డిటెక్షన్ గణాంక క్రమరాహిత్యాల నుండి విడిగా నిజమైన ఫ్రాడ్ నమూనాలను గుర్తించడానికి కారణ విశ్లేషణను ఉపయోగిస్తుంది, ఇది పేలవమైన కస్టమర్ అనుభవాలను సృష్టించే ఫాల్స్ పాజిటివ్‌లను తగ్గిస్తుంది. కస్టమర్ లైఫ్ టైమ్ వాల్యూ ప్రిడిక్షన్ రిటెన్షన్ మరియు క్రాస్-సెల్ ప్రొపెన్సిటీ యొక్క కారణ డ్రైవర్లపై ఆధారపడి ఉంటుంది, ఇది మార్కెటింగ్ డాలర్‌కు గరిష్ట ప్రభావాన్ని చూపే టార్గెటెడ్ రిటెన్షన్ క్యాంపెయిన్‌లను అనుమతిస్తుంది. చర్న్ (Churn) మోడలింగ్ ఏ కస్టమర్ విభాగాలు నిజమైన రిస్క్‌లో ఉన్నాయో మరియు ఏ జోక్యాలు (రేట్ మార్పులు, ప్రోడక్ట్ బండ్లింగ్, సర్వీస్ మెరుగుదలలు) వాస్తవానికి అట్రిషన్‌ను తగ్గిస్తాయో గుర్తిస్తుంది.

మా ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను అమలు చేసే బ్యాంకులు మెరుగైన రిస్క్ అసెస్‌మెంట్ ద్వారా క్రెడిట్ నష్టాలను తగ్గించవచ్చు, ఫ్రాడ్ డిటెక్షన్ ఫాల్స్ పాజిటివ్ రేట్లను మెరుగుపరచవచ్చు మరియు ఖచ్చితమైన లక్ష్యీకరణ ద్వారా రిటెన్షన్ సామర్థ్యాన్ని పెంచవచ్చు. నమూనాలు వివరించదగినవి మరియు సమర్థించదగినవి కాబట్టి రెగ్యులేటరీ కంప్లయెన్స్ మెరుగుపడుతుంది — మీరు కస్టమర్‌ను ఎందుకు తిరస్కరించారో రెగ్యులేటర్లకు ఖచ్చితంగా వివరించవచ్చు మరియు నిర్ణయ ప్రమాణాలు అసమాన ప్రభావాన్ని చూపవని సాక్ష్యాలను అందించవచ్చు. మోర్గేజ్ లెండర్లు గణాంక వివక్షను తొలగించడం ద్వారా అర్హత కలిగిన రుణగ్రహీతలకు ఆమోద రేట్లను మెరుగుపరుస్తారు.

మా పరిష్కారాలు కోర్ బ్యాంకింగ్ సిస్టమ్స్, క్రెడిట్ బ్యూరోలు మరియు రెగ్యులేటరీ రిపోర్టింగ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లతో అనుసంధానించబడతాయి.