Nagyméretű kvantitatív modellek és alkalmazott gépi tanulás
Modellek, amelyek előrejeleznek, áraznak, pontoznak és észlelnek, az Ön adatain tanítva és a szabályozója számára megmagyarázhatóan
A számokra épülő döntések még mindig táblázatokon és ökölszabályokon nyugszanak
Az árazási, hitelezési, készlet- és csalással kapcsolatos döntések naponta sokszor születnek meg. A statikus szabályok és a táblázatkezelős modellek nem veszik észre az adatokban rejlő mintákat, és későn reagálnak, amikor a piac megmozdul.
A gépi tanulás jobb eredményt ad, de csak akkor, ha a modellben meg lehet bízni. A szabályozók, az auditorok és az ügyfelek tudni akarják, miért utasítottak el egy hitelt, vagy miért állítottak meg egy fizetést.
Mit kap
Döntések az Ön adataiból
Előrejelzések, árak és pontszámok, amelyek a saját adataiból származnak, és azok változásával frissülnek.
Azonnal észlelt kockázat
Csalás, pénzmosás és szokatlan viselkedés észlelése a tranzakciók pillanatában, nem a hónap végén.
Megmagyarázható döntések
Minden modelldöntés olyan magyarázattal, amelyet egy hitelbizottság, egy auditor vagy egy ügyfél is követni tud.
Előre tesztelt forgatókönyvek
Pénzügyi és ellátásilánc-forgatókönyvek szimulációban tesztelve, mielőtt pénzt kötnének le.
Mit nyújtunk
Nagy kvantitatív modellek
Numerikus adatokon tanított nagy kvantitatív modellek (LQM) pénzügyi, numerikus és ellátásilánc-szimulációhoz, hogy a döntés előtt tesztelhesse a forgatókönyveket.
Előrejelzés, dinamikus árazás és keresletérzékelés
Prediktív modellek, amelyek előrejelzik a keresletet és a bevételt, a piacra reagáló árakat határoznak meg, és korán észlelik a kereslet változásait.
Hitelminősítés és kockázatelbírálás magyarázható MI-vel
Hitel- és kockázatelbírálási modellek, amelyek minden döntéséhez megadják annak okait, magyarázható MI (XAI) segítségével.
Osztályozás, személyre szabás és ajánlás
Modellek, amelyek osztályozzák az eseteket, személyre szabják az ajánlatokat, és a következő terméket, tartalmat vagy műveletet ajánlják minden ügyfélnek.
Valós idejű csalás-, AML- és anomáliaészlelés
Csalás, pénzmosás elleni (AML) szempontból gyanús minták és szokatlan viselkedés észlelése a tranzakciók pillanatában, az esetek továbbításával a vizsgálóihoz.
MI kutatás-fejlesztéshez és tudományos szimulációhoz
Modellek, amelyek támogatják a kutatás-fejlesztést, az ipari mérnöki munkát és a tudományos szimulációt, ahol a kísérletek lassúak vagy költségesek.
Hogyan működik
A hitel- és kockázatelbírálási modellek magyarázható MI-t (XAI) alkalmaznak, így minden döntés visszavezethető az azt meghatározó adatokra.
A döntés meghatározása
Megállapodunk abban, milyen döntést támogat a modell, hogyan mérjük a sikert, és mibe kerül egy téves válasz.
Az adatok előkészítése
Felmérjük a birtokában lévő adatokat, felépítjük a modellhez szükséges jellemzőket, és ellenőrizzük őket hiányosságok és torzítás szempontjából.
Jobb eredmény az alapvonalnál
A jelölt modelleket a jelenlegi módszeréhez mérjük, és azt a legegyszerűbbet tartjuk meg, amely egyértelműen jobb.
Magyarázat és validálás
A modellt korábban nem látott adatokon teszteljük, megmagyarázzuk a döntéseit, és dokumentáljuk a kockázatkezelési és auditcsapatai számára.
Telepítés és monitorozás
A modellt összekötjük a rendszereivel, figyeljük a driftet (eltolódást), és újratanítjuk, ha a teljesítménye romlik.
Technológiák és szabványok
A nagy kvantitatív modellek pénzügyi, numerikus és ellátásilánc-forgatókönyveket szimulálnak. Az alkalmazott gépi tanulás lefedi az előrejelzést, a dinamikus árazást, a hitelminősítést, az ajánlást, valamint a valós idejű csalás- és AML-észlelést.
- MI és gépi tanulás
- PyTorch
- TensorFlow
- scikit-learn
- XGBoost
- MLflow
- Módszerek és gyakorlatok
- Nagy kvantitatív modellek (LQM)
- Magyarázható MI (XAI)
- Előrejelzés és keresletérzékelés
- Valós idejű csalás- és AML-észlelés
Hogyan kezdje
Az ügyfelek általában egy egyértelmű költségű döntéssel indulnak, például egy hitelmodellel vagy egy keresleti előrejelzéssel, és onnan bővítik a kört.
Mi történik ezután
Időpont egyeztetése
Csapatunk e-mailben egyeztet Önnel egy időpontot a konzultációra.
Előzetes konzultáció
Egy ingyenes 30 perces online előzetes konzultáció: áttekintjük a céljait, rendszereit és korlátait.
Felkészültségi értékelés
Egy ingyenes 48 órás felkészültségi értékelés során egyik vezető architektünk a hatpontos készenléti definíció (Definition of Ready) alapján megvizsgálja a projektjét, és javasolja a hozzá illő utat.
Az út kiválasztása
A kész hatókörű projektek 3 és 5 munkanapon belül kötelező érvényű ajánlatot kapnak. A koncepciószakaszban lévő projektek a Blueprint Studióban indulnak. A hibás, dokumentálatlan vagy integrációra szoruló éles rendszer diagnosztikával indul (időtartam: 1 és 2 hét között). A Blueprint Studiónak és a diagnosztikának egyaránt fix díja van, amelyet az ajánlat tartalmaz.
Kérdések és válaszok
Mi a nagy kvantitatív modell?
A nagy nyelvi modellt szövegen tanítják. A nagy kvantitatív modellt (LQM) numerikus adatokon, például árakon, tranzakciókon vagy ellátásilánc-folyamokon tanítják. Forgatókönyvek szimulálására és olyan kimenetek előrejelzésére használják, ahol a válasz egy szám.
Mennyi adatra van szükségünk?
Ez a döntéstől és az adatok változékonyságától függ. Az elején felmérjük, mi áll rendelkezésére, és nyíltan megmondjuk, elegendő-e. Ha nem, megmondjuk, mit érdemes gyűjteni, vagy hogy elég-e egy egyszerűbb módszer.
Meg tudják magyarázni a modell döntéseit az auditoroknak és az ügyfeleknek?
Igen. Olyan magyarázható MI-módszereket (XAI) használunk, amelyek megmutatják, mely tényezők határozták meg az egyes döntéseket, és dokumentáljuk, hogyan épült fel és hogyan tesztelték a modellt. Hitel-, kockázatkezelési és auditcsapatai az élesítés előtt minden modellt átvizsgálhatnak.
Hogyan ellenőrzik a torzítást?
Teszteljük, hogyan teljesít a modell azokban az ügyfélcsoportokban, amelyek Önnek és a szabályozójának fontosak. Ahol az eredmények megalapozott ok nélkül térnek el, az élesítés előtt módosítjuk az adatokat, a jellemzőket vagy a modellt.
Meg tudja akadályozni a modell a csalást már a tranzakció pillanatában?
Igen. A csalás- és AML-modellek valós időben, a tranzakció pillanatában pontozzák a tranzakciókat. A gyanús eseteket visszatartjuk vagy a vizsgálóihoz továbbítjuk, azzal az indokkal együtt, amiért a modell megjelölte őket.
Mi történik, ha a modell teljesítménye romlik?
A piacok és az ügyfelek változnak, ezért a modellek teljesítménye eltolódik (drift). Figyeljük a teljesítményt és a modell által látott adatokat, értesítjük a csapatát, ha bármelyik elmozdul, és tesztelt folyamaton keresztül újratanítjuk a modellt.
Kié lesz a modellek és a jellemzők tulajdonjoga?
Az Öné. Az Önnek készített kód, jellemzők, betanított modellek és dokumentáció az Öné lesznek, amint az egyes mérföldköveket kifizették.
Beszélgetéssel kezdje, nem szerződéssel.
Mondja el, mit szeretne megépíteni, összekötni vagy biztonságossá tenni. Egy architekt végigmegy Önnel a részleteken, majd javasolja, hol érdemes kezdeni.