Банківські та фінансові послуги

Моделювання кредитного ризику виходить за межі прогнозів «чорної скриньки» до розуміння, які каузальні механізми визначають дефолт. [Методи інструментальних змінних](/research#post-selection-inference) ізолюють справжні ефекти співвідношення боргу до доходу, стабільності зайнятості та кредитної історії, контролюючи неспостережувану якість позичальника. Це запобігає дискримінаційним практикам кредитування, покращуючи прогнозну точність. Виявлення шахрайства використовує каузальний аналіз для визначення справжніх моделей шахрайства окремо від статистичних аномалій, зменшуючи хибнопозитивні результати, що створюють поганий клієнтський досвід. Прогнозування довічної цінності клієнта прив'язується до каузальних драйверів утримання та схильності до перехресних продажів, дозволяючи таргетовані кампанії утримання, що максимізують вплив на долар маркетингу. Моделювання відтоку визначає, які сегменти клієнтів справді в зоні ризику і які інтервенції (зміни ставок, пакетування продуктів, покращення сервісу) насправді зменшують відтік.

Банки, що впроваджують нашу платформу, можуть зменшити кредитні збитки через покращену оцінку ризику, покращити показники хибнопозитивних результатів виявлення шахрайства та підвищити ефективність утримання через точне таргетування. Регуляторна відповідність покращується, оскільки моделі є інтерпретованими та захищуваними — ви можете пояснити регуляторам, чому саме клієнту було відмовлено, та надати докази, що критерії рішення не створюють непропорційного впливу. Іпотечні кредитори покращують показники схвалення для кваліфікованих позичальників, усуваючи статистичну дискримінацію.

Наші рішення інтегруються з основними банківськими системами, кредитними бюро та платформами регуляторної звітності.