บริการธนาคารและการเงิน

สถาบันการเงินเผชิญกับแรงกดดันสองเท่า: การเพิ่มผลกำไรสูงสุดในขณะที่จัดการความเสี่ยงและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ Causal Machine Learning มอบทั้งสองอย่างโดยการระบุปัจจัยขับเคลื่อนที่แท้จริงของความเสี่ยงด้านเครดิต การฉ้อโกง มูลค่าลูกค้า และการรักษาลูกค้า ในขณะที่สร้างแบบจำลองที่ตีความได้ซึ่งรอดพ้นจากการตรวจสอบตามกฎระเบียบ\n\nการสร้างแบบจำลองความเสี่ยงด้านเครดิตก้าวข้ามการคาดการณ์แบบกล่องดำ เพื่อทำความเข้าใจว่ากลไกเชิงสาเหตุใดที่กำหนดการผิดนัดชำระ [วิธีการตัวแปรเครื่องมือ](/research#post-selection-inference) แยกผลกระทบที่แท้จริงของอัตราส่วนหนี้สินต่อรายได้ ความมั่นคงในการจ้างงาน และประวัติเครดิต ในขณะที่ควบคุมคุณภาพของผู้กู้ที่ไม่สามารถสังเกตได้ ซึ่งช่วยป้องกันการปฏิบัติการให้กู้ยืมที่เลือกปฏิบัติในขณะที่ปรับปรุงความแม่นยำในการคาดการณ์ การตรวจจับการฉ้อโกงใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เชิงสาเหตุเพื่อระบุรูปแบบการฉ้อโกงที่แท้จริงแยกต่างหากจากความผิดปกติทางสถิติ ลดผลบวกลวงที่สร้างประสบการณ์ที่ไม่ดีให้กับลูกค้า การคาดการณ์มูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้ามีพื้นฐานมาจากปัจจัยขับเคลื่อนเชิงสาเหตุของการรักษาลูกค้าและแนวโน้มการขายข้ามช่องทาง ทำให้สามารถดำเนินแคมเปญรักษาลูกค้าที่กำหนดเป้าหมายซึ่งเพิ่มผลกระทบต่อการลงทุนทางการตลาดให้สูงสุด การสร้างแบบจำลองการเลิกใช้บริการระบุว่ากลุ่มลูกค้าใดมีความเสี่ยงที่แท้จริง และการแทรกแซงใด (การเปลี่ยนแปลงอัตรา การรวมผลิตภัณฑ์ การปรับปรุงบริการ) ที่ช่วยลดการเลิกใช้บริการได้อย่างแท้จริง\n\nธนาคารที่ใช้แพลตฟอร์มของเราสามารถลดการสูญเสียสินเชื่อผ่านการประเมินความเสี่ยงที่ปรับปรุงดีขึ้น ปรับปรุงอัตราผลบวกลวงในการตรวจจับการฉ้อโกง และเพิ่มประสิทธิภาพการรักษาลูกค้าผ่านการกำหนดเป้าหมายที่แม่นยำ การปฏิบัติตามกฎระเบียบดีขึ้นเนื่องจากแบบจำลองสามารถตีความได้และสามารถป้องกันได้ — คุณสามารถอธิบายให้หน่วยงานกำกับดูแลได้อย่างแม่นยำว่าทำไมลูกค้าจึงถูกปฏิเสธ และให้หลักฐานว่าเกณฑ์การตัดสินใจไม่สร้างผลกระทบที่แตกต่างกัน ผู้ให้กู้จำนองปรับปรุงอัตราการอนุมัติสำหรับผู้กู้ที่มีคุณสมบัติเหมาะสมโดยการขจัดความแตกต่างทางสถิติ\n\nโซลูชันของเราผสานรวมกับระบบธนาคารหลัก สำนักงานเครดิต และแพลตฟอร์มการรายงานตามกฎระเบียบ