银行与金融服务

信用风险建模超越黑箱预测，理解哪些因果机制决定违约。[工具变量方法](/research#post-selection-inference)在控制未观察到的借款人质量的同时，分离债务收入比、就业稳定性和信用历史的真正影响。这在提高预测准确性的同时防止歧视性贷款实践。欺诈检测利用因果分析识别真正的欺诈模式与统计异常分离，减少造成糟糕客户体验的误报。客户生命周期价值预测锚定于留存和交叉销售倾向的因果驱动因素，实现最大化每营销美元影响的精准留存活动。流失建模识别哪些客户细分真正处于风险中，以及哪些干预（费率变化、产品捆绑、服务改进）实际上减少流失。

部署我们平台的银行可以通过改进的风险评估减少信贷损失，提高欺诈检测误报率，并通过精准定位提高留存效率。监管合规得到改善，因为模型是可解释和可辩护的——您可以向监管机构准确解释为什么拒绝客户，并提供决策标准不会造成差异影响的证据。抵押贷款机构通过消除统计歧视来提高合格借款人的批准率。

我们的解决方案与核心银行系统、信用局和监管报告平台集成。