• Stratyfy 开发了预测模型和策略，以展示其概率规则引擎的效果。
  • 金融机构有望吸引更多信誉良好的客户，提高盈利能力并降低财务风险。

我们的看法
成功利用 AI 改善信贷决策，使贷款机构和借款人均受益。通过扩大金融机构对先进机器学习的获取，帮助更多贷款机构增加利润，同时确保合规并推动金融包容性。
–Revel Cheng，BTW 记者

Stratyfy，一家由女性领导的金融科技公司，透露其先进的 AI 技术可以显著增强中小银行的信贷决策流程。

发生了什么

利用 Equifax 征信数据，Stratyfy 开发了预测模型和策略，以展示其 概率规则引擎（PRE）与美国传统决策方法的对比。

根据其研究，与历史方法相比，Stratyfy 的方法可以识别出近两倍的预审合格贷款申请人，同时降低整体坏账率。这表明金融机构有望吸引更多信誉良好的客户，提高盈利能力并降低财务风险。此外，它还表明更多借款人可以获得价格合理的信贷。

“在 Stratyfy，我们相信准确、可解释的金融服务 AI 应成为基线标准——且数据是一股向善的力量，”Stratyfy 首席执行官兼联合创始人 Laura Kornhauser 表示。“今天的发现表明，我们可以成功利用 AI 改善信贷决策，使贷款机构和借款人均受益。通过扩大金融机构对先进机器学习的获取，我们可以帮助更多贷款机构增加利润，同时确保合规并推动金融包容性。”

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为什么重要

与传统决策方法相比，Stratyfy 的 PRE 识别出近两倍的预审合格贷款申请人，并且与平均信贷决策方法相比，合格消费者的坏账率降低了 11%。使用 PRE 后，合格消费者的平均 VantageScore（信用评分）提高了 7 分，合格消费者的平均月收入增加了 4%。

Stratyfy 的 PRE 允许贷款机构自行设定审批门槛，并根据特定风险因素定制策略，为金融机构在资格政策和标准方面带来更大的灵活性和控制力。

它在决策过程中提供可见性，允许贷款机构基于清晰、可解释的规则，向客户、监管机构和其他利益相关方明确解释任何预测，例如“不良”贷款表现。最后，Stratyfy 的 PRE 将数据驱动的洞察与人类专业知识相结合，允许贷款机构将市场状况和新兴风险因素等信息纳入其模型中。