Bank va moliya xizmatlari
Moliya institutlari ikki tomonlama bosimga duch keladi: rentabellikni maksimal darajada oshirish va xavf va regulyativ muvofiqlikni boshqarish. Sabab-natija mashina o'rganish kredit xavfi, firibgarlik, mijoz qiymati va ushlab turishning haqiqiy omillarini aniqlash bilan ikkalasini ham ta'minlaydi va regulyativ auditdan o'tadigan talqin qilinadigan modellarni ishlab chiqaradi.
Biz qo'llaymizCausal Machine Learningsektorida innovatsiyalarni harakatga keltirish uchun Bank va moliya xizmatlari.
Kredit xavfini modellashtirish qora quti bashoratlaridan tashqariga chiqib, qaysi sabab-natija mexanizmlari defoltni belgilashini tushunadi. [Instrumental o'zgaruvchi usullari](/research#post-selection-inference) kuzatilmagan qarz oluvchi sifatini nazorat qilgan holda qarz-daromad nisbatlari, ish barqarorligi va kredit tarixi haqiqiy ta'sirlarini ajratib ko'rsatadi. Bu bashoratli aniqlikni yaxshilagan holda kamsituvchi kredit berish amaliyotlarini oldini oladi. Firibgarlikni aniqlash yomon mijoz tajribalarini yaratadigan soxta ijobiy natijalarni kamaytirgan holda statistik anomaliyalardan alohida haqiqiy firibgarlik naqshlarini aniqlash uchun sabab-natija tahlilidan foydalanadi. Mijozning umr bo'yi qiymatini bashorat qilish ushlab turish va o'zaro savdo moyilligining sabab-natija omillariga tayanadi, bu marketing dollari uchun ta'sirni maksimal darajada oshiradigan maqsadli ushlab turish kampaniyalarini imkon beradi. Churn modellashtirish qaysi mijoz segmentlari haqiqiy xavfda ekanligini va qaysi interventsiiyalar (stavka o'zgarishlari, mahsulotni birlashtirish, xizmatni yaxshilash) aslida ishdan ketishni kamaytirishini aniqlaydi.
Bizning platformamizni joriy qilgan banklar yaxshilangan xavfni baholash orqali kredit yo'qotishlarini kamaytirishi, firibgarlikni aniqlash soxta ijobiy stavkalarini yaxshilashi va aniq maqsadlash orqali ushlab turish samaradorligini oshirishi mumkin. Regulyativ muvofiqlik yaxshilanadi, chunki modellar talqin qilinadigan va himoya qilinadigan - siz regulyatorlarga mijoz nima uchun rad etilganini aniq tushuntirishingiz va qaror mezonlari nomutanosib ta'sir yaratmasligini isbotlashingiz mumkin. Ipoteka kreditorlari statistik kamsitishni olib tashlash orqali malakali qarz oluvchilar uchun tasdiqlash stavkalarini yaxshilaydi.
Bizning yechimlarimiz asosiy bank tizimlari, kredit byurolari va regulyativ hisobot platformalari bilan integratsiyalanadi.
Bizningmetodologiyamiz
Sektor tahlili
Sanoatingizning noyob muammolari va imkoniyatlarini chuqur tushunish.
Sabab-natija tahlili
Haqiqiy sabab-natija munosabatlarini aniqlash uchun Double Machine Learning dan foydalanish.
Strategik simulyatsiya
Qarorlaringiz ta'sirini bashorat qilish uchun turli senariylarni modellashtirish.
Operatsion miqyos
Mavjud tizimlaringiz bilan integratsiyalangan ishlab chiqarishga tayyor modellarni joylashtirish.
Sabab-natija ta'siriga tayyormisiz?
Bizning jamoamiz eng zamonaviy tadqiqotlarni amaliy amalga oshirish bilan birlashtiradi.
Biz bilan bog'laningCausal AI o'qitish
Mutaxassislar tomonidan boshqariladigan kurslarimiz bilan DoubleML freymvorkini o'zlashtiring.
DoubleML ochiq manba
GitHub da Python va R paketlarimizni o'rganing.
“Mahorat - bu nima bo'lishini bashorat qilishdan nima uchun bo'lishi kerakligini tushunishga o'tishdir.”
Sanoat yetakchilari tomonidan ishonilgan
