Modelli quantitativi su larga scala e ML applicato
Modelli che prevedono, applicano prezzi, assegnano punteggi e rilevano, addestrati sui Suoi dati e spiegabili alla Sua autorità di controllo
Le decisioni sui numeri si basano ancora su fogli di calcolo e regole empiriche
Le decisioni su prezzi, credito, scorte e frodi vengono prese molte volte al giorno. Regole statiche e modelli su fogli di calcolo non colgono i pattern nei dati e reagiscono in ritardo quando i mercati si muovono.
L’apprendimento automatico può fare meglio, ma solo se ci si può fidare di un modello. Autorità di controllo, revisori e clienti si aspettano di sapere perché un prestito è stato rifiutato o un pagamento bloccato.
Che cosa ottiene
Decisioni dai Suoi dati
Previsioni, prezzi e punteggi che derivano dai Suoi dati e si aggiornano al loro variare.
Rischio colto sul momento
Frodi, riciclaggio e comportamenti anomali individuati mentre le transazioni avvengono, non a fine mese.
Decisioni che può spiegare
Ogni decisione del modello spiegata in termini che un comitato del credito, un revisore o un cliente può seguire.
Scenari provati prima
Scenari finanziari e di filiera provati in simulazione prima di impegnare denaro.
Che cosa consegniamo
Modelli quantitativi su larga scala
Modelli quantitativi su larga scala (LQM) addestrati su dati numerici per la simulazione finanziaria, numerica e della filiera, così può provare scenari prima di agire.
Previsioni, prezzi dinamici e percezione della domanda
Modelli predittivi che prevedono domanda e ricavi, fissano prezzi che rispondono al mercato e colgono presto i cambiamenti della domanda.
Scoring creditizio e rischio di sottoscrizione con IA spiegabile
Modelli di credito e sottoscrizione in cui ogni decisione porta con sé le ragioni che la sostengono, tramite IA spiegabile (XAI).
Classificazione, personalizzazione e raccomandazione
Modelli che classificano casi, personalizzano offerte e raccomandano il prossimo prodotto, contenuto o azione per ciascun cliente.
Rilevamento in tempo reale di frodi, AML e anomalie
Rilevamento di frodi, pattern di antiriciclaggio (AML) e comportamenti anomali mentre le transazioni avvengono, con i casi instradati ai Suoi investigatori.
IA per R&S e simulazione scientifica
Modelli che supportano ricerca e sviluppo, ingegneria industriale e simulazione scientifica, dove gli esperimenti sono lenti o costosi.
Come funziona
I modelli di credito e sottoscrizione integrano l’IA spiegabile (XAI), così ogni decisione è riconducibile ai dati che l’hanno determinata.
Definire la decisione
Concordiamo la decisione che il modello supporta, come si misura il successo e quanto costa una risposta sbagliata.
Preparare i dati
Valutiamo i dati che possiede, costruiamo le caratteristiche necessarie al modello e le verifichiamo per lacune e distorsioni.
Superare la baseline
Confrontiamo i modelli candidati con il Suo metodo attuale e teniamo il più semplice che fa chiaramente meglio.
Spiegare e validare
Collaudiamo il modello su dati non visti, spieghiamo le sue decisioni e lo documentiamo per i Suoi team di rischio e audit.
Distribuire e monitorare
Colleghiamo il modello ai Suoi sistemi e osserviamo la deriva, riaddestrandolo quando le prestazioni calano.
Tecnologie e standard
I modelli quantitativi su larga scala simulano scenari finanziari, numerici e di filiera. L’apprendimento automatico applicato comprende previsioni, prezzi dinamici, scoring creditizio, raccomandazione e rilevamento in tempo reale di frodi e AML.
- IA e apprendimento automatico
- PyTorch
- TensorFlow
- scikit-learn
- XGBoost
- MLflow
- Metodi e pratiche
- Modelli quantitativi su larga scala (LQM)
- IA spiegabile (XAI)
- Previsioni e percezione della domanda
- Rilevamento in tempo reale di frodi e AML
Come iniziare
I clienti di solito iniziano da una decisione con un costo chiaro, come un modello di credito o una previsione della domanda, e si estendono da lì.
Che cosa succede dopo
Concordare un orario
Il nostro team Le invia un’e-mail per concordare un orario per la sessione.
Sessione di preconsulenza
Una sessione di preconsulenza online gratuita di 30 minuti: esaminiamo i Suoi obiettivi, i Suoi sistemi e i Suoi vincoli.
Revisione di preparazione
Nell’ambito di una revisione di preparazione gratuita di 48 ore, un architetto principal verifica il Suo progetto rispetto alla definizione di «pronto» in 6 punti e raccomanda il Track più adatto.
Scelta del Track
I progetti con perimetro definito ricevono una proposta vincolante entro 3–5 giorni lavorativi. I progetti in fase di concept iniziano nel Blueprint Studio. Un sistema in produzione che non funziona, non è documentato o richiede integrazione inizia con una diagnosi di 1–2 settimane. Il Blueprint Studio e la diagnosi hanno ciascuno un compenso fisso, indicato nella proposta.
Domande e risposte
Che cos’è un modello quantitativo su larga scala?
Un modello linguistico su larga scala è addestrato sul testo. Un modello quantitativo su larga scala (LQM) è addestrato su dati numerici, come prezzi, transazioni o flussi di filiera. Serve a simulare scenari e prevedere risultati quando la risposta è un numero.
Quanti dati ci servono?
Dipende dalla decisione e da quanto variano i dati. Valutiamo all’inizio ciò che possiede e Le diciamo chiaramente se basta. Se non basta, indichiamo che cosa raccogliere o se un metodo più semplice è sufficiente.
Potete spiegare le decisioni del modello a revisori e clienti?
Sì. Usiamo metodi di IA spiegabile (XAI) che mostrano quali fattori hanno determinato ogni decisione e documentiamo come il modello è stato costruito e collaudato. I Suoi team di credito, rischio e audit possono esaminare ogni modello prima del go-live.
Come verificate le distorsioni?
Collaudiamo le prestazioni del modello sui gruppi di clienti che contano per Lei e per la Sua autorità di controllo. Dove i risultati differiscono senza una ragione valida, cambiamo dati, caratteristiche o modello prima del rilascio.
Il modello può fermare le frodi sul momento?
Sì. I modelli di frode e AML assegnano un punteggio alle transazioni in tempo reale, mentre avvengono. I casi sospetti sono trattenuti o instradati ai Suoi investigatori, con le ragioni per cui il modello li ha segnalati.
Che cosa succede quando il modello smette di funzionare bene?
Mercati e clienti cambiano, quindi i modelli derivano. Monitoriamo prestazioni e dati visti dal modello, avvisiamo il Suo team quando l’uno o gli altri cambiano e riaddestriamo il modello con una pipeline collaudata.
A chi appartengono modelli e caratteristiche?
A Lei. Il codice, le caratteristiche, i modelli addestrati e la documentazione che produciamo per Lei sono Suoi al pagamento di ciascuna milestone.
Inizi con una conversazione, non con un contratto.
Ci racconti che cosa deve costruire, collegare o proteggere. Un architetto lo esamina con Lei e poi consiglia da dove iniziare.