銀行同金融服務

信用風險建模超越黑箱預測，理解決定違約嘅因果機制。[工具變數方法](/research#post-selection-inference)分離負債收入比、就業穩定性同信用歷史嘅真正效應，同時控制不可觀測嘅借款人質素。呢個喺提高預測準確性嘅同時防止歧視性貸款行為。詐騙偵測利用因果分析識別同統計異常分開嘅真正詐騙模式，減少造成不良客戶體驗嘅誤報。客戶生命週期價值預測錨定喺留存同交叉銷售傾向嘅因果驅動因素上，令精準留存活動能最大化每一營銷支出嘅影響。流失建模識別邊啲客戶群體真正面臨風險，以及邊啲干預措施（利率變化、產品捆綁、服務改善）確實能減少流失。

部署我哋平台嘅銀行可以透過改善嘅風險評估減少信用損失，改善詐騙偵測誤報率，並透過精準鎖定提高留存效率。監管合規性改善，因為模型可解釋且可辯護——你可以向監管機構準確解釋點解拒絕客戶，並提供決策標準唔會造成差異影響嘅證據。按揭貸款機構透過消除統計歧視，提高合格借款人嘅批准率。

我哋嘅解決方案同核心銀行系統、信用機構同監管報告平台整合。