النماذج الكمية الكبيرة وتعلم الآلة التطبيقي
نماذج تتنبأ وتحدد الأسعار وتمنح الدرجات وتكتشف، مدربة على بياناتك وقابلة للتفسير أمام الجهة التنظيمية
القرارات المتعلقة بالأرقام لا تزال تعتمد على جداول البيانات وقواعد تقديرية
تتخذ قرارات التسعير والائتمان والمخزون ومكافحة الاحتيال عدة مرات في اليوم. تغفل القواعد الثابتة ونماذج جداول البيانات عن أنماط في البيانات، وتتأخر في الاستجابة عندما تتحرك الأسواق.
يمكن لتعلم الآلة أن يحقق نتائج أفضل، لكن بشرط أن يكون النموذج موثوقا. تتوقع الجهات التنظيمية والمدققون والعملاء معرفة سبب رفض قرض أو إيقاف دفعة.
ما تحصل عليه
قرارات من بياناتك
تنبؤات وتسعيرات ودرجات مستمدة من بياناتك الخاصة، تتجدد مع تغيرها.
مخاطر تكتشف لحظة حدوثها
اكتشاف الاحتيال وغسل الأموال والسلوك غير المعتاد أثناء حدوث المعاملات، لا عند إقفال نهاية الشهر.
قرارات يمكنك تفسيرها
كل قرار يتخذه النموذج مشروح بعبارات يمكن للجنة الائتمان أو المدقق أو العميل متابعتها.
سيناريوهات تختبر أولا
اختبار سيناريوهات مالية وسيناريوهات لسلسلة التوريد عبر المحاكاة قبل الالتزام بالمال.
ما نقدمه
النماذج الكمية الكبيرة
نماذج كمية كبيرة (LQMs) مدربة على بيانات رقمية للمحاكاة المالية والرقمية ومحاكاة سلسلة التوريد، حتى تختبر السيناريوهات قبل التصرف بناء عليها.
التنبؤ والتسعير الديناميكي واستشعار الطلب
نماذج تنبؤية تتنبأ بالطلب والإيرادات، وتحدد أسعارا تستجيب للسوق، وتستشعر تحولات الطلب مبكرا.
تقييم الائتمان ومخاطر الاكتتاب بالذكاء الاصطناعي القابل للتفسير
نماذج ائتمان واكتتاب يصاحب كل قرار منها أسبابه، عبر الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI).
التصنيف والتخصيص والتوصية
نماذج تصنف الحالات وتخصص العروض وتوصي بالمنتج أو المحتوى أو الإجراء التالي لكل عميل.
اكتشاف الاحتيال ومكافحة غسل الأموال (AML) والحالات الشاذة في الوقت الفعلي
اكتشاف الاحتيال وأنماط مكافحة غسل الأموال (AML) والسلوك غير المعتاد أثناء حدوث المعاملات، مع توجيه الحالات إلى محققيك.
الذكاء الاصطناعي للبحث والتطوير والمحاكاة العلمية
نماذج تدعم البحث والتطوير والهندسة الصناعية والمحاكاة العلمية، حيث تكون التجارب بطيئة أو مكلفة.
كيف نعمل
تحمل نماذج الائتمان والاكتتاب الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)، بحيث يمكن تتبع كل قرار إلى البيانات التي أدت إليه.
تحديد القرار
نتفق على القرار الذي يدعمه النموذج، وكيفية قياس النجاح، وتكلفة إجابة خاطئة.
إعداد البيانات
نقوم بتقييم البيانات التي لديك، ونبني الخصائص التي يحتاجها النموذج، ونتحقق منها بحثا عن الفجوات والتحيز.
تجاوز خط الأساس
نقارن النماذج المرشحة بطريقتك الحالية ونحتفظ بالأبسط منها الذي يتفوق بوضوح.
التفسير والتحقق
نختبر النموذج على بيانات لم يرها، ونفسر قراراته، ونوثق النموذج لفرق المخاطر والتدقيق لديك.
النشر والمراقبة
نربط النموذج بأنظمتك ونراقب الانحراف، ونعيد تدريبه عند تراجع أدائه.
التقنيات والمعايير
تحاكي النماذج الكمية الكبيرة السيناريوهات المالية والعددية وسلاسل التوريد. ويغطي تعلم الآلة التطبيقي التنبؤ والتسعير الديناميكي وتقييم الائتمان والتوصية، والكشف عن الاحتيال ومكافحة غسل الأموال (AML) في الوقت الفعلي.
- الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
- PyTorch
- TensorFlow
- scikit-learn
- XGBoost
- MLflow
- الأساليب والممارسات
- النماذج الكمية الكبيرة (LQMs)
- الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)
- التنبؤ واستشعار الطلب
- الكشف عن الاحتيال ومكافحة غسل الأموال (AML) في الوقت الفعلي
كيف تبدأ
يبدأ العملاء عادة بقرار واحد له تكلفة واضحة، مثل نموذج ائتمان أو توقع طلب، ثم يتوسعون انطلاقا من ذلك.
الخطوات التالية
الاتفاق على موعد
يراسلك فريقنا بالبريد الإلكتروني للاتفاق على موعد الجلسة.
الجلسة الاستشارية التمهيدية
جلسة استشارية تمهيدية مجانية عبر الإنترنت مدتها 30 دقيقة: نستعرض فيها أهدافك وأنظمتك والقيود التي تواجهك.
مراجعة الجاهزية
في مراجعة جاهزية مجانية مدتها 48 ساعة، يراجع مهندس معماري رئيسي مشروعك وفق تعريف الجاهزية المكون من 6 نقاط، ويوصي بالمسار المناسب.
اختيار المسار
المشاريع الجاهزة من حيث النطاق تحصل على عرض ملزم في غضون 3–5 أيام عمل. ومشاريع مرحلة الفكرة تبدأ في Blueprint Studio. والنظام القائم الذي يتعرض لأعطال أو يفتقر إلى توثيق أو يحتاج إلى تكامل يبدأ بتشخيص يستغرق 1–2 أسبوع. ولكل من Blueprint Studio والتشخيص رسم ثابت يرد في العرض.
الأسئلة والأجوبة
ما هو النموذج الكمي الكبير؟
يجري تدريب النموذج اللغوي الكبير (LLM) على النصوص. ويجري تدريب النموذج الكمي الكبير (LQM) على بيانات عددية، مثل الأسعار أو المعاملات أو تدفقات سلاسل التوريد. ويجري استخدامه لمحاكاة السيناريوهات والتنبؤ بالنتائج التي تكون الإجابة عنها رقما.
كم من البيانات نحتاج؟
يتوقف ذلك على القرار وعلى مدى تباين البيانات. نقيم ما لديك في البداية ونخبرك بوضوح إن كان ذلك كافيا. وإذا لم يكن كافيا، نوضح ما ينبغي جمعه، أو ما إذا كانت طريقة أبسط تكفي.
هل يمكنك تفسير قرارات النموذج للمدققين والعملاء؟
نعم. نستخدم أساليب الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) التي توضح العوامل التي تقف وراء كل قرار، ونوثق كيفية بناء النموذج واختباره. ويمكن لفرق الائتمان والمخاطر والتدقيق لديك مراجعة كل نموذج قبل بدء تشغيله.
كيف تتحقق من التحيز؟
نختبر أداء النموذج عبر مجموعات العملاء التي تهمك وتهم جهتك التنظيمية. وحين تختلف النتائج دون سبب وجيه، نغير البيانات أو الخصائص أو النموذج قبل الإصدار.
هل يمكن للنموذج إيقاف الاحتيال أثناء حدوثه؟
نعم. تحسب نماذج الاحتيال ومكافحة غسل الأموال (AML) درجة لكل معاملة في الوقت الفعلي، أثناء حدوثها. وتحجز الحالات المشبوهة أو تحال إلى المحققين لديك، مع الأسباب التي دفعت النموذج إلى الإشارة إليها.
ماذا يحدث عندما يتراجع أداء النموذج؟
تتغير الأسواق والعملاء، لذا تنحرف النماذج. نراقب الأداء والبيانات التي يراها النموذج، وننبه فريقك عند تغير أي منهما، ونعيد تدريب النموذج عبر مسار اختبارات مجرب.
من يملك النماذج والخصائص؟
أنت تملكها. الشيفرة والخصائص والنماذج المدربة والوثائق التي ننتجها لك ملكك بعد سداد كل مرحلة رئيسية.
ابدأ بمحادثة، لا بعقد.
أخبرنا بما تحتاج إلى بنائه أو ربطه أو تأمينه. يراجع ذلك معك مهندس معماري، ثم يوصي من أين تبدأ.