銀行與金融服務

信用風險建模超越黑箱預測，理解決定違約的因果機制。[工具變數方法](/research#post-selection-inference)分離負債收入比、就業穩定性和信用歷史的真正效應，同時控制不可觀測的借款人品質。這在提高預測準確性的同時防止歧視性貸款行為。詐欺偵測利用因果分析識別與統計異常分開的真正詐欺模式，減少造成不良客戶體驗的誤報。客戶生命週期價值預測錨定在留存和交叉銷售傾向的因果驅動因素上，使精準留存活動能最大化每一行銷美元的影響。流失建模識別哪些客戶群體真正面臨風險，以及哪些干預措施（利率變化、產品捆綁、服務改善）確實能減少流失。

部署我們平台的銀行可以透過改善的風險評估減少信用損失，改善詐欺偵測誤報率，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——您可以向監管機構準確解釋為何拒絕客戶，並提供決策標準不會造成差異影響的證據。房貸機構透過消除統計歧視，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、信用機構和監管報告平台整合。