Modelos cuantitativos de gran escala y aprendizaje automático aplicado
Modelos que prevén, fijan precios, puntúan y detectan, entrenados con sus datos y explicables ante su regulador
Las decisiones sobre cifras siguen apoyándose en hojas de cálculo y reglas empíricas
Las decisiones de precios, crédito, inventario y fraude se toman muchas veces al día. Las reglas estáticas y los modelos en hojas de cálculo no ven los patrones de los datos y reaccionan tarde cuando el mercado se mueve.
El aprendizaje automático puede hacerlo mejor, pero solo si se puede confiar en el modelo. Reguladores, auditores y clientes esperan saber por qué se denegó un préstamo o se detuvo un pago.
Qué obtiene
Decisiones a partir de sus datos
Previsiones, precios y puntuaciones que proceden de sus propios datos y se actualizan a medida que cambian.
Riesgo detectado a tiempo
Fraude, blanqueo de capitales y comportamientos inusuales detectados a medida que ocurren las transacciones, no a fin de mes.
Decisiones que puede explicar
Cada decisión del modelo explicada en términos que un comité de crédito, un auditor o un cliente pueden seguir.
Escenarios probados primero
Escenarios financieros y de cadena de suministro probados en simulación antes de comprometer dinero.
Qué entregamos
Modelos cuantitativos de gran escala
Modelos cuantitativos de gran escala (LQM) entrenados con datos numéricos para simulación financiera, numérica y de cadena de suministro, para que pueda probar escenarios antes de actuar.
Previsión, precios dinámicos y detección de demanda
Modelos predictivos que prevén la demanda y los ingresos, fijan precios que responden al mercado y detectan pronto los cambios en la demanda.
Scoring de crédito y riesgo de suscripción con IA explicable
Modelos de crédito y suscripción en los que cada decisión viene acompañada de sus motivos, mediante IA explicable (XAI).
Clasificación, personalización y recomendación
Modelos que clasifican casos, personalizan ofertas y recomiendan el siguiente producto, contenido o acción para cada cliente.
Detección de fraude, blanqueo y anomalías en tiempo real
Detección de fraude, de patrones de blanqueo de capitales (AML) y de comportamientos inusuales a medida que ocurren las transacciones, con los casos derivados a sus investigadores.
IA para I+D y simulación científica
Modelos que apoyan la investigación y el desarrollo, la ingeniería industrial y la simulación científica, donde los experimentos son lentos o costosos.
Cómo funciona
Los modelos de crédito y suscripción incorporan IA explicable (XAI), para que cada decisión pueda rastrearse hasta los datos que la motivaron.
Definir la decisión
Acordamos qué decisión apoya el modelo, cómo se mide el éxito y qué cuesta una respuesta equivocada.
Preparar los datos
Evaluamos los datos que tiene, construimos las variables que necesita el modelo y las revisamos en busca de lagunas y sesgos.
Superar la referencia
Comparamos los modelos candidatos con su método actual y nos quedamos con el más sencillo que mejora con claridad.
Explicar y validar
Probamos el modelo con datos no vistos, explicamos sus decisiones y lo documentamos para sus equipos de riesgo y auditoría.
Desplegar y monitorizar
Conectamos el modelo a sus sistemas y vigilamos la deriva, reentrenándolo cuando cae su rendimiento.
Tecnologías y estándares
Los modelos cuantitativos de gran escala simulan escenarios financieros, numéricos y de cadena de suministro. El aprendizaje automático aplicado cubre previsión, precios dinámicos, scoring de crédito, recomendación y detección de fraude y blanqueo en tiempo real.
- IA y aprendizaje automático
- PyTorch
- TensorFlow
- scikit-learn
- XGBoost
- MLflow
- Métodos y prácticas
- Modelos cuantitativos de gran escala (LQM)
- IA explicable (XAI)
- Previsión y detección de demanda
- Detección de fraude y blanqueo en tiempo real
Cómo empezar
Los clientes suelen empezar por una decisión con un costo claro, como un modelo de crédito o una previsión de demanda, y ampliar desde ahí.
Próximos pasos
Acordar un horario
Nuestro equipo le escribe por correo electrónico para acordar un horario para la sesión.
Sesión previa de consultoría
Una sesión de consultoría previa gratuita de 30 minutos en línea: repasamos sus objetivos, sistemas y restricciones.
Revisión de preparación
En una revisión de preparación gratuita de 48 horas, un Arquitecto Principal comprueba su proyecto frente a la Definición de preparado de 6 puntos y recomienda la vía que encaja.
Elegir la vía
Los proyectos con el alcance definido reciben una propuesta vinculante en un plazo de 3 a 5 días hábiles. Los proyectos en fase de concepto empiezan en el estudio con Blueprint. Un sistema en producción que falla, no está documentado o necesita integración empieza con un diagnóstico de 1 a 2 semanas. El estudio con Blueprint y el diagnóstico tienen cada uno un importe fijo, indicado en la propuesta.
Preguntas y respuestas
¿Qué es un modelo cuantitativo de gran escala?
Un modelo de lenguaje de gran tamaño se entrena con texto. Un modelo cuantitativo de gran escala (LQM) se entrena con datos numéricos, como precios, transacciones o flujos de cadena de suministro. Se usa para simular escenarios y prever resultados cuando la respuesta es un número.
¿Cuántos datos necesitamos?
Depende de la decisión y de cuánto varíen los datos. Evaluamos lo que tiene al principio y le decimos con franqueza si es suficiente. Cuando no lo es, indicamos qué recoger o si bastará con un método más sencillo.
¿Pueden explicar las decisiones del modelo a auditores y clientes?
Sí. Usamos métodos de IA explicable (XAI) que muestran qué factores motivaron cada decisión, y documentamos cómo se construyó y se probó el modelo. Sus equipos de crédito, riesgo y auditoría pueden revisar cada modelo antes de que entre en producción.
¿Cómo comprueban si hay sesgo?
Probamos cómo se comporta el modelo entre los grupos de clientes que importan a usted y a su regulador. Cuando los resultados difieren sin una razón sólida, cambiamos los datos, las variables o el modelo antes de publicarlo.
¿Puede el modelo detener el fraude a medida que ocurre?
Sí. Los modelos de fraude y blanqueo puntúan las transacciones en tiempo real, a medida que ocurren. Los casos sospechosos se retienen o se derivan a sus investigadores, con los motivos por los que el modelo los señaló.
¿Qué ocurre cuando el modelo deja de rendir?
Los mercados y los clientes cambian, así que los modelos derivan. Monitorizamos el rendimiento y los datos que ve el modelo, avisamos a su equipo cuando cambia cualquiera de los dos y reentrenamos el modelo con un pipeline probado.
¿A quién pertenecen los modelos y las variables?
A usted. El código, las variables, los modelos entrenados y la documentación que producimos para usted son suyos una vez pagado cada hito.
Empiece por una conversación, no por un contrato.
Cuéntenos qué necesita construir, conectar o proteger. Un arquitecto lo repasa con usted y después le recomienda por dónde empezar.