Model kuantitatif besar dan ML terapan
Model yang meramalkan, menetapkan harga, memberi skor, dan mendeteksi, dilatih dengan data Anda dan dapat dijelaskan kepada regulator Anda
Keputusan atas angka masih bersandar pada lembar kerja dan aturan praktis
Keputusan harga, kredit, stok, dan penipuan dibuat berkali-kali dalam sehari. Aturan statis dan model lembar kerja melewatkan pola dalam data, dan bereaksi terlambat saat pasar bergerak.
Pembelajaran mesin dapat berbuat lebih baik, tetapi hanya jika modelnya dapat dipercaya. Regulator, auditor, dan pelanggan ingin mengetahui mengapa sebuah pinjaman ditolak atau sebuah pembayaran dihentikan.
Yang Anda peroleh
Keputusan dari data Anda
Ramalan, harga, dan skor yang berasal dari data Anda sendiri dan diperbarui saat data berubah.
Risiko yang tertangkap saat terjadi
Penipuan, pencucian uang, dan perilaku tidak biasa terdeteksi saat transaksi terjadi, bukan pada penutupan bulanan.
Keputusan yang dapat Anda jelaskan
Setiap keputusan model dijelaskan dengan bahasa yang dapat dipahami komite kredit, auditor, atau pelanggan.
Skenario yang diuji lebih dahulu
Skenario keuangan dan rantai pasok diuji dalam simulasi sebelum ada komitmen dana.
Yang kami sediakan
Model kuantitatif besar
Model kuantitatif besar (LQM) yang dilatih dengan data numerik untuk simulasi keuangan, numerik, dan rantai pasok, sehingga Anda dapat menguji skenario sebelum bertindak berdasarkan hasilnya.
Peramalan, penetapan harga dinamis, dan pengindraan permintaan
Model prediktif yang meramalkan permintaan dan pendapatan, menetapkan harga yang merespons pasar, dan mendeteksi pergeseran permintaan lebih awal.
Penilaian kredit dan risiko underwriting dengan AI yang dapat dijelaskan
Model kredit dan underwriting yang setiap keputusannya disertai alasannya, melalui AI yang dapat dijelaskan (XAI).
Klasifikasi, personalisasi, dan rekomendasi
Model yang mengklasifikasikan kasus, mempersonalisasi penawaran, dan merekomendasikan produk, konten, atau tindakan berikutnya bagi setiap pelanggan.
Deteksi penipuan, AML, dan anomali waktu nyata
Deteksi penipuan, pola anti pencucian uang (AML), dan perilaku tidak biasa saat transaksi terjadi, dengan kasus diteruskan kepada penyelidik Anda.
AI untuk litbang dan simulasi ilmiah
Model yang mendukung penelitian dan pengembangan, rekayasa industri, dan simulasi ilmiah, ketika eksperimen berjalan lambat atau mahal.
Cara kerjanya
Model kredit dan underwriting menyertakan AI yang dapat dijelaskan (XAI), sehingga setiap keputusan dapat dilacak hingga data yang mendorongnya.
Tetapkan keputusan
Kami menyepakati keputusan yang didukung model, cara keberhasilan diukur, dan biaya dari jawaban yang salah.
Siapkan data
Kami menilai data yang Anda miliki, membangun fitur yang dibutuhkan model, dan memeriksanya terhadap celah dan bias.
Ungguli baseline
Kami membandingkan model kandidat dengan metode Anda saat ini dan mempertahankan yang paling sederhana yang jelas lebih baik.
Jelaskan dan validasi
Kami menguji model pada data yang belum pernah dilihat, menjelaskan keputusannya, dan mendokumentasikannya untuk tim risiko dan audit Anda.
Terapkan dan pantau
Kami menghubungkan model ke sistem Anda dan memantau drift, lalu melatihnya kembali ketika kinerjanya menurun.
Teknologi dan standar
Model kuantitatif besar menyimulasikan skenario keuangan, numerik, dan rantai pasok. Pembelajaran mesin terapan mencakup peramalan, penetapan harga dinamis, penilaian kredit, rekomendasi, serta deteksi penipuan dan AML waktu nyata.
- AI dan pembelajaran mesin
- PyTorch
- TensorFlow
- scikit-learn
- XGBoost
- MLflow
- Metode dan praktik
- Model kuantitatif besar (LQM)
- AI yang dapat dijelaskan (XAI)
- Peramalan dan pengindraan permintaan
- Deteksi penipuan dan AML waktu nyata
Cara memulai
Klien biasanya memulai dengan satu keputusan yang biayanya jelas, seperti model kredit atau prakiraan permintaan, lalu memperluasnya dari titik itu.
Yang terjadi selanjutnya
Menyepakati waktu
Tim kami mengirim email kepada Anda untuk menyepakati waktu sesi.
Sesi pra-konsultasi
sesi pra-konsultasi online gratis selama 30 menit: kami membahas sasaran, sistem, dan kendala Anda.
Tinjauan kesiapan
Dalam tinjauan kesiapan gratis selama 48 jam, Arsitek Utama memeriksa proyek Anda terhadap definisi siap 6 poin dan merekomendasikan jalur yang sesuai.
Memilih jalur
Proyek yang lingkupnya sudah siap menerima proposal yang mengikat dalam 3–5 hari kerja. Proyek pada tahap konsep dimulai di Blueprint Studio. Sistem yang sedang berjalan tetapi gagal, tidak terdokumentasi, atau perlu integrasi dimulai dengan diagnostik senilai 1–2 minggu. Blueprint Studio dan diagnostik masing-masing memiliki biaya tetap yang dicantumkan dalam proposal.
Pertanyaan dan jawaban
Apa itu model kuantitatif besar (LQM)?
Model bahasa besar dilatih dengan teks. Model kuantitatif besar (LQM) dilatih dengan data numerik, seperti harga, transaksi, atau arus rantai pasok. Model ini dipakai untuk menyimulasikan skenario dan memperkirakan hasil ketika jawabannya berupa angka.
Berapa banyak data yang kami butuhkan?
Itu bergantung pada keputusan yang diambil dan seberapa besar variasi datanya. Kami menilai data yang Anda miliki sejak awal dan menyampaikan dengan terus terang apakah data itu cukup. Jika tidak cukup, kami menyampaikan data apa yang perlu dikumpulkan atau apakah metode yang lebih sederhana sudah memadai.
Dapatkah XSIS menjelaskan keputusan model kepada auditor dan pelanggan?
Ya. Kami memakai metode AI yang dapat dijelaskan (XAI) yang menunjukkan faktor-faktor yang memengaruhi setiap keputusan, dan kami mendokumentasikan cara model dibangun dan diuji. Tim kredit, risiko, dan audit Anda dapat meninjau setiap model sebelum diluncurkan.
Bagaimana XSIS memeriksa bias?
Kami menguji kinerja model pada kelompok pelanggan yang penting bagi Anda dan bagi regulator Anda. Jika hasilnya berbeda tanpa alasan yang kuat, kami mengubah data, fitur, atau model sebelum rilis.
Dapatkah model menghentikan penipuan saat terjadi?
Ya. Model penipuan dan AML menilai transaksi secara waktu nyata, saat transaksi terjadi. Kasus yang mencurigakan ditahan atau diteruskan ke penyelidik Anda, beserta alasan model menandainya.
Apa yang terjadi jika model tidak lagi berkinerja baik?
Pasar dan pelanggan berubah, sehingga model mengalami drift. Kami memantau kinerja dan data yang dilihat model, memberi tahu tim Anda ketika salah satunya bergeser, dan melatih ulang model melalui pipeline yang telah diuji.
Siapa yang memiliki model dan fitur?
Anda. Kode, fitur, model terlatih, dan dokumentasi yang kami hasilkan untuk Anda menjadi milik Anda setelah setiap tonggak dibayar.
Mulai dengan percakapan, bukan kontrak.
Sampaikan apa yang perlu Anda bangun, hubungkan atau amankan. Arsitek kami membahasnya bersama Anda, lalu menyarankan titik awal.