بینکنگ اور مالیاتی خدمات

کریڈٹ رسک ماڈلنگ بلیک باکس پیشین گوئیوں سے آگے بڑھ کر یہ سمجھتی ہے کہ کون سے سببی میکانزم ڈیفالٹ کا تعین کرتے ہیں۔ [آلہ کار متغیر کے طریقے](/research#post-selection-inference) غیر مشاہدہ شدہ قرض لینے والے کے معیار کو کنٹرول کرتے ہوئے قرض سے آمدنی کے تناسب، ملازمت کے استحکام، اور کریڈٹ ہسٹری کے حقیقی اثرات کو الگ کرتے ہیں۔ یہ امتیازی قرض دہی کے طریقوں کو روکتا ہے جبکہ پیشین گوئی کی درستگی کو بہتر بناتا ہے۔ دھوکہ دہی کا پتہ لگانا سببی تجزیہ کا فائدہ اٹھاتا ہے تاکہ شماریاتی بے قاعدگیوں سے الگ حقیقی دھوکہ دہی کے نمونوں کی نشاندہی کی جا سکے، جس سے فرضی مثبت نتائج کم ہوتے ہیں جو گاہکوں کے برے تجربات پیدا کرتے ہیں۔ کسٹمر لائف ٹائم ویلیو کی پیشین گوئی برقرار رکھنے اور کراس سیل کے رجحان کے سببی محرکات پر مبنی ہوتی ہے۔ منتھلی چرن (Churn) ماڈلنگ اس بات کی نشاندہی کرتی ہے کہ کسٹمر کے کون سے حصے حقیقی خطرے میں ہیں اور کون سی مداخلتیں (شرح میں تبدیلی، پروڈکٹ بنڈلنگ، سروس کی بہتری) اصل میں چرن کو کم کرتی ہیں۔

ہمارا پلیٹ فارم تعینات کرنے والے بینک بہتر رسک اسسمنٹ کے ذریعے کریڈٹ نقصانات کو کم کر سکتے ہیں، دھوکہ دہی کا پتہ لگانے میں فرضی مثبت شرحوں کو بہتر بنا سکتے ہیں، اور درست ہدف بندی کے ذریعے برقرار رکھنے کی کارکردگی کو بڑھا سکتے ہیں۔ ریگولیٹری تعمیل بہتر ہوتی ہے کیونکہ ماڈل قابلِ تشریح اور قابلِ دفاع ہوتے ہیں - آپ ریگولیٹرز کو ٹھیک طرح سے سمجھا سکتے ہیں کہ کسٹمر کو کیوں مسترد کیا گیا اور شواہد فراہم کر سکتے ہیں کہ فیصلے کا معیار غیر متناسب اثر پیدا نہیں کرتا۔

ہمارے حل بنیادی بینکنگ سسٹمز، کریڈٹ بیوروز، اور ریگولیٹری رپورٹنگ پلیٹ فارمز کے ساتھ ضم ہو جاتے ہیں۔