Ajuster les modèles selon différents scénarios et contraintes
Améliorer la qualité des décisions sur le risque et la performance
Use Cases
Cas d'usage en banque pour évaluer et piloter le risque de crédit : Cotation causale et prise de décision
Les approches classiques prédisent le défaut sans en expliquer les causes. ScalRisk modélise les relations de cause à effet pour comprendre les mécanismes du risque et éclairer les décisions avant leur mise en œuvre.
- Tester des scénarios "what-if" sur les variables de scoring et les conditions économiques
- Identifier les facteurs réellement déterminants dans le risque de défaut
- Réduire les biais et améliorer la robustesse des décisions de crédit
Cas d'usage en industrie pour évaluer et piloter les risques opérationnels : Analyse causale de la performance des systèmes
Les approches classiques identifient des corrélations sans expliquer les mécanismes sous-jacents. ScalRisk modélise les relations de cause à effet pour comprendre les facteurs qui dégradent ou améliorent la performance et anticiper les impacts des décisions.
- Évaluer l'impact des paramètres industriels et les contraintes de production
- Identifier les facteurs clés influençant la performance, la qualité ou les défaillances
- Réduire les risques opérationnels et optimiser les décisions industrielles critiques
