Große quantitative Modelle und angewandtes ML
Modelle, die prognostizieren, bepreisen, bewerten und erkennen, trainiert auf Ihren Daten und erklärbar für Ihre Aufsicht
Entscheidungen über Zahlen ruhen noch auf Tabellen und Faustregeln
Entscheidungen zu Preisen, Krediten, Bestand und Betrug fallen viele Male am Tag. Statische Regeln und Tabellenmodelle übersehen Muster in den Daten und reagieren spät, wenn sich Märkte bewegen.
Maschinelles Lernen kann es besser, aber nur, wenn man dem Modell trauen kann. Aufsichten, Prüfer und Kunden erwarten zu wissen, warum ein Kredit abgelehnt oder eine Zahlung gestoppt wurde.
Was Sie erhalten
Entscheidungen aus Ihren Daten
Prognosen, Preise und Bewertungen, die aus Ihren eigenen Daten stammen und sich mit ihnen aktualisieren.
Risiko, erkannt während es entsteht
Betrug, Geldwäsche und ungewöhnliches Verhalten erkannt, während Transaktionen passieren, nicht erst zum Monatsende.
Entscheidungen, die Sie erklären können
Jede Modellentscheidung so erklärt, dass ein Kreditausschuss, ein Prüfer oder ein Kunde folgen kann.
Szenarien vorher getestet
Finanz- und Lieferkettenszenarien in der Simulation getestet, bevor Geld gebunden wird.
Was wir liefern
Große quantitative Modelle
Große quantitative Modelle (LQMs), trainiert auf numerischen Daten für Finanz-, Zahlen- und Lieferkettensimulation, damit Sie Szenarien testen können, bevor Sie handeln.
Prognose, dynamische Preisgestaltung und Bedarfsfrüherkennung
Prädiktive Modelle, die Nachfrage und Umsatz prognostizieren, Preise marktgerecht setzen und Verschiebungen der Nachfrage früh erkennen.
Kreditscoring und Underwriting-Risiko mit erklärbarer KI
Kredit- und Underwriting-Modelle, deren jede Entscheidung mit ihren Gründen kommt, durch erklärbare KI (XAI).
Klassifizierung, Personalisierung und Empfehlung
Modelle, die Fälle klassifizieren, Angebote personalisieren und jedem Kunden das nächste Produkt, den nächsten Inhalt oder die nächste Aktion empfehlen.
Echtzeit-Erkennung von Betrug, AML und Anomalien
Erkennung von Betrug, Geldwäschemustern (AML) und ungewöhnlichem Verhalten, während Transaktionen passieren, mit Fällen, die an Ihre Ermittler geleitet werden.
KI für F&E und wissenschaftliche Simulation
Modelle, die Forschung und Entwicklung, Industrieengineering und wissenschaftliche Simulation unterstützen, wo Experimente langsam oder teuer sind.
Wie es läuft
Kredit- und Underwriting-Modelle tragen erklärbare KI (XAI), sodass jede Entscheidung bis zu den Daten zurückverfolgt werden kann, die sie bestimmt haben.
Entscheidung definieren
Wir vereinbaren, welche Entscheidung das Modell unterstützt, wie Erfolg gemessen wird und was eine falsche Antwort kostet.
Daten vorbereiten
Wir bewerten Ihre Daten, bauen die Features, die das Modell braucht, und prüfen sie auf Lücken und Verzerrung.
Baseline übertreffen
Wir vergleichen Kandidatenmodelle mit Ihrer heutigen Methode und behalten das einfachste, das eindeutig besser ist.
Erklären und validieren
Wir testen das Modell auf ungesehenen Daten, erklären seine Entscheidungen und dokumentieren es für Ihre Risiko- und Audit-Teams.
Deployen und überwachen
Wir verbinden das Modell mit Ihren Systemen, beobachten Drift und trainieren es neu, wenn seine Leistung fällt.
Technologien und Standards
Große quantitative Modelle simulieren Finanz-, Zahlen- und Lieferkettenszenarien. Angewandtes maschinelles Lernen umfasst Prognose, dynamische Preisgestaltung, Kreditscoring, Empfehlung sowie Echtzeit-Erkennung von Betrug und AML.
- KI und maschinelles Lernen
- PyTorch
- TensorFlow
- scikit-learn
- XGBoost
- MLflow
- Methoden und Verfahren
- Große quantitative Modelle (LQMs)
- Erklärbare KI (XAI)
- Prognose und Bedarfsfrüherkennung
- Echtzeit-Erkennung von Betrug und AML
So beginnen
Kunden beginnen meist mit einer Entscheidung mit klaren Kosten, etwa einem Kreditmodell oder einer Bedarfsprognose, und erweitern von dort.
Wie es weitergeht
Terminabstimmung
Unser Team schreibt Ihnen, um einen Termin für das Gespräch zu vereinbaren.
Beratungsvorgespräch
Ein kostenlose 30-minütige Online-Vorberatung: Wir gehen Ihre Ziele, Systeme und Rahmenbedingungen durch.
Readiness-Review
In einer kostenlose 48-stündige Readiness-Review prüft ein Principal Architect Ihr Projekt gegen die 6-Punkte-Definition of Ready und empfiehlt den passenden Track.
Wahl des Tracks
Projekte mit klarem Leistungsumfang erhalten innerhalb von 3–5 Werktagen ein verbindliches Angebot. Projekte in der Konzeptphase starten im Blueprint Studio. Ein laufendes System, das ausfällt, nicht dokumentiert ist oder integriert werden muss, beginnt mit einer Diagnose von 1–2 Wochen. Blueprint Studio und Diagnose haben jeweils ein festes Honorar, das im Angebot genannt wird.
Fragen und Antworten
Was ist ein großes quantitatives Modell?
Ein großes Sprachmodell wird auf Text trainiert. Ein großes quantitatives Modell (LQM) wird auf numerischen Daten trainiert, etwa Preisen, Transaktionen oder Lieferkettenflüssen. Es dient dazu, Szenarien zu simulieren und Ergebnisse zu prognostizieren, deren Antwort eine Zahl ist.
Wie viele Daten brauchen wir?
Das hängt von der Entscheidung und der Streuung der Daten ab. Wir bewerten zu Beginn, was Sie haben, und sagen Ihnen offen, ob es reicht. Wenn nicht, sagen wir, was zu erheben ist oder ob eine einfachere Methode genügt.
Können Sie die Entscheidungen des Modells Prüfern und Kunden erklären?
Ja. Wir nutzen Methoden der erklärbaren KI (XAI), die zeigen, welche Faktoren jede Entscheidung bestimmt haben, und dokumentieren, wie das Modell gebaut und getestet wurde. Ihre Kredit-, Risiko- und Audit-Teams können jedes Modell prüfen, bevor es live geht.
Wie prüfen Sie auf Verzerrung?
Wir testen, wie das Modell über die Kundengruppen abschneidet, die für Sie und Ihre Aufsicht zählen. Unterscheiden sich die Ergebnisse ohne triftigen Grund, ändern wir vor dem Release Daten, Features oder Modell.
Kann das Modell Betrug stoppen, während er passiert?
Ja. Betrugs- und AML-Modelle bewerten Transaktionen in Echtzeit, während sie passieren. Verdächtige Fälle werden angehalten oder mit den Gründen, aus denen das Modell sie markiert hat, an Ihre Ermittler geleitet.
Was geschieht, wenn das Modell nicht mehr leistet?
Märkte und Kunden ändern sich, also driften Modelle. Wir überwachen die Leistung und die Daten, die das Modell sieht, warnen Ihr Team, wenn sich eines von beiden verschiebt, und trainieren das Modell über eine getestete Pipeline neu.
Wem gehören die Modelle und Features?
Ihnen. Code, Features, trainierte Modelle und Dokumentation, die wir für Sie erstellen, gehören Ihnen, sobald der jeweilige Meilenstein bezahlt ist.
Beginnen Sie mit einem Gespräch, nicht mit einem Vertrag.
Sagen Sie uns, was Sie bauen, verbinden oder absichern möchten. Ein Architekt geht es mit Ihnen durch und empfiehlt dann, wo Sie beginnen sollten.