Ngân hàng & Dịch vụ tài chính

Mô hình hóa rủi ro tín dụng vượt ra ngoài các dự đoán hộp đen để hiểu cơ chế nhân quả nào xác định vỡ nợ. [Phương pháp biến công cụ](/research#post-selection-inference) phân lập hiệu ứng thực sự của tỷ lệ nợ trên thu nhập, sự ổn định việc làm và lịch sử tín dụng trong khi kiểm soát chất lượng người vay không quan sát được. Điều này ngăn chặn các thực hành cho vay phân biệt đối xử trong khi cải thiện độ chính xác dự đoán. Phát hiện gian lận tận dụng phân tích nhân quả để xác định các mẫu gian lận thực sự tách biệt khỏi các bất thường thống kê, giảm dương tính giả tạo ra trải nghiệm khách hàng kém. Dự đoán giá trị vòng đời khách hàng neo vào các động lực nhân quả của giữ chân và xu hướng bán chéo, cho phép các chiến dịch giữ chân có mục tiêu tối đa hóa tác động trên mỗi đồng tiếp thị. Mô hình hóa rời bỏ xác định phân khúc khách hàng nào thực sự có rủi ro và can thiệp nào (thay đổi lãi suất, gói sản phẩm, cải thiện dịch vụ) thực sự giảm churn.

Các ngân hàng triển khai nền tảng của chúng tôi có thể giảm tổn thất tín dụng thông qua đánh giá rủi ro được cải thiện, cải thiện tỷ lệ dương tính giả trong phát hiện gian lận và tăng hiệu quả giữ chân thông qua nhắm mục tiêu chính xác. Tuân thủ quy định được cải thiện vì các mô hình có thể diễn giải và bảo vệ được -- bạn có thể giải thích cho các cơ quan quản lý chính xác tại sao một khách hàng bị từ chối và cung cấp bằng chứng rằng các tiêu chí quyết định không tạo ra tác động khác biệt. Các tổ chức cho vay thế chấp cải thiện tỷ lệ phê duyệt cho người vay đủ điều kiện bằng cách loại bỏ phân biệt thống kê.

Các giải pháp của chúng tôi tích hợp với các hệ thống ngân hàng lõi, các cục tín dụng và các nền tảng báo cáo quy định.