銀行與金融服務

信貸風險建模超越黑箱預測，理解哪些因果機制決定違約。[工具變量方法](/research#post-selection-inference)在控制未觀察到的借款人質量的同時，分離債務收入比、就業穩定性和信用歷史的真正影響。這在提高預測準確性的同時防止歧視性貸款實踐。欺詐檢測利用因果分析識別真正的欺詐模式與統計異常分離，減少造成糟糕客戶體驗的誤報。客戶生命週期價值預測錨定於留存和交叉銷售傾向的因果驅動因素，實現最大化每營銷美元影響的精準留存活動。流失建模識別哪些客戶細分真正處於風險中，以及哪些干預（費率變化、產品捆綁、服務改進）實際上減少流失。

部署我們平台的銀行可以通過改進的風險評估減少信貸損失，提高欺詐檢測誤報率，並通過精準定位提高留存效率。監管合規得到改善，因為模型是可解釋和可辯護的——您可以向監管機構準確解釋為什麼拒絕客戶，並提供決策標準不會造成差異影響的證據。抵押貸款機構通過消除統計歧視來提高合格借款人的批准率。

我們的解決方案與核心銀行系統、信用局和監管報告平台集成。