Model kuantitatif besar dan ML gunaan
Model yang meramal, menetapkan harga, menilai dan mengesan, dilatih dengan data anda dan boleh dijelaskan kepada pengawal selia anda
Keputusan berdasarkan angka masih bergantung pada hamparan dan peraturan anggaran
Keputusan harga, kredit, stok dan penipuan dibuat berkali-kali sehari. Peraturan statik dan model hamparan terlepas corak dalam data, dan ia bertindak lewat apabila pasaran berubah.
Pembelajaran mesin boleh berbuat lebih baik, tetapi hanya jika model itu boleh dipercayai. Pengawal selia, juruaudit dan pelanggan menjangka untuk mengetahui mengapa sesuatu pinjaman ditolak atau pembayaran dihentikan.
Apa yang anda dapat
Keputusan daripada data anda
Ramalan, harga dan skor yang datang daripada data anda sendiri dan dikemas kini apabila ia berubah.
Risiko ditangkap semasa ia berlaku
Penipuan, pengubahan wang haram dan tingkah laku luar biasa dikesan semasa transaksi berlaku, bukan pada hujung bulan.
Keputusan yang boleh anda jelaskan
Setiap keputusan model dijelaskan dengan istilah yang dapat diikuti oleh jawatankuasa kredit, juruaudit atau pelanggan.
Senario diuji terlebih dahulu
Senario kewangan dan rantaian bekalan diuji dalam simulasi sebelum wang dikomitkan.
Apa yang kami sampaikan
Model kuantitatif besar
Model kuantitatif besar (LQM) dilatih dengan data berangka untuk simulasi kewangan, berangka dan rantaian bekalan, supaya anda boleh menguji senario sebelum bertindak.
Ramalan, harga dinamik dan penderiaan permintaan
Model ramalan yang meramal permintaan dan hasil, menetapkan harga yang bertindak balas terhadap pasaran, dan mengesan perubahan permintaan lebih awal.
Penarafan kredit dan risiko pengunderaitan dengan AI boleh dijelaskan
Model kredit dan pengunderaitan yang setiap keputusannya disertai alasan di sebaliknya, melalui AI boleh dijelaskan (XAI).
Pengelasan, pemeribadian dan syor
Model yang mengelaskan kes, memperibadikan tawaran dan mengesyorkan produk, kandungan atau tindakan seterusnya bagi setiap pelanggan.
Pengesanan penipuan, AML dan anomali masa nyata
Pengesanan penipuan, corak pengubahan wang haram (AML) dan tingkah laku luar biasa semasa transaksi berlaku, dengan kes diagihkan kepada penyiasat anda.
AI untuk R&D dan simulasi saintifik
Model yang menyokong penyelidikan dan pembangunan, kejuruteraan perindustrian dan simulasi saintifik, di mana eksperimen perlahan atau mahal.
Cara ia berfungsi
Model kredit dan pengunderaitan membawa AI boleh dijelaskan (XAI), supaya setiap keputusan dapat dijejaki kepada data yang mendorongnya.
Menentukan keputusan
Kami bersetuju tentang keputusan yang disokong model, cara kejayaan diukur dan berapa kos jawapan yang salah.
Menyediakan data
Kami menilai data yang anda simpan, membina ciri yang diperlukan model dan menyemaknya untuk jurang dan bias.
Mengatasi garis dasar
Kami membandingkan model calon dengan kaedah semasa anda dan mengekalkan yang paling ringkas yang jelas lebih baik.
Menjelaskan dan mengesahkan
Kami menguji model pada data yang belum dilihat, menjelaskan keputusannya dan mendokumenkannya untuk pasukan risiko dan audit anda.
Melaksanakan dan memantau
Kami menyambungkan model kepada sistem anda dan memantau hanyutan, melatihnya semula apabila prestasinya menurun.
Teknologi dan piawaian
Model kuantitatif besar menyimulasikan senario kewangan, berangka dan rantaian bekalan. Pembelajaran mesin gunaan meliputi ramalan, harga dinamik, penarafan kredit, syor, serta pengesanan penipuan dan AML masa nyata.
- AI dan pembelajaran mesin
- PyTorch
- TensorFlow
- scikit-learn
- XGBoost
- MLflow
- Kaedah dan amalan
- Model kuantitatif besar (LQM)
- AI boleh dijelaskan (XAI)
- Ramalan dan penderiaan permintaan
- Pengesanan penipuan dan AML masa nyata
Cara bermula
Klien biasanya bermula dengan satu keputusan yang kosnya jelas, seperti model kredit atau ramalan permintaan, dan berkembang dari situ.
Apa yang berlaku seterusnya
Mempersetujui masa
Pasukan kami menghantar e-mel kepada anda untuk mempersetujui masa sesi.
Sesi praperundingan
Satu sesi praperundingan dalam talian percuma selama 30 minit: kami meneliti matlamat, sistem dan kekangan anda.
Semakan kesediaan
Dalam satu semakan kesediaan percuma selama 48 jam, seorang Arkitek Utama menyemak projek anda menurut Takrif Kesediaan 6 perkara dan mengesyorkan landasan yang sesuai.
Memilih landasan
Projek yang bersedia dari segi skop menerima cadangan mengikat dalam 3 hingga 5 hari perniagaan. Projek pada peringkat konsep bermula di Blueprint Studio. Sistem yang sedang berjalan tetapi gagal, tidak didokumenkan atau memerlukan integrasi bermula dengan diagnostik selama 1 hingga 2 minggu. Blueprint Studio dan diagnostik masing-masing mempunyai fi tetap, disebut dalam cadangan.
Soalan dan jawapan
Apakah itu model kuantitatif besar?
Model bahasa besar dilatih dengan teks. Model kuantitatif besar (LQM) dilatih dengan data berangka, seperti harga, transaksi atau aliran rantaian bekalan. Ia digunakan untuk menyimulasikan senario dan meramal hasil apabila jawapannya ialah angka.
Berapa banyak data yang kami perlukan?
Ia bergantung pada keputusan itu dan sejauh mana data berbeza-beza. Kami menilai apa yang anda simpan pada permulaan dan memberitahu anda secara terus jika ia mencukupi. Apabila tidak, kami menyatakan apa yang perlu dikumpul, atau sama ada kaedah yang lebih ringkas memadai.
Bolehkah anda menjelaskan keputusan model kepada juruaudit dan pelanggan?
Boleh. Kami menggunakan kaedah AI boleh dijelaskan (XAI) yang menunjukkan faktor mana yang mendorong setiap keputusan, dan kami mendokumenkan cara model dibina dan diuji. Pasukan kredit, risiko dan audit anda boleh menyemak setiap model sebelum ia dilancarkan.
Bagaimana anda menyemak bias?
Kami menguji prestasi model merentas kumpulan pelanggan yang penting kepada anda dan pengawal selia anda. Apabila keputusan berbeza tanpa sebab yang kukuh, kami mengubah data, ciri atau model sebelum keluaran.
Bolehkah model menghentikan penipuan semasa ia berlaku?
Boleh. Model penipuan dan AML menilai transaksi dalam masa nyata, semasa ia berlaku. Kes mencurigakan ditahan atau diagihkan kepada penyiasat anda, berserta alasan model menandakannya.
Apa yang berlaku apabila model berhenti berprestasi?
Pasaran dan pelanggan berubah, jadi model mengalami hanyutan. Kami memantau prestasi dan data yang dilihat model, memberi makluman kepada pasukan anda apabila mana-mana berubah, dan melatih semula model melalui saluran yang diuji.
Siapa memiliki model dan cirinya?
Anda. Kod, ciri, model terlatih dan dokumentasi yang kami hasilkan untuk anda menjadi milik anda setelah setiap pencapaian dibayar.
Mulakan dengan perbualan, bukan kontrak.
Beritahu kami apa yang perlu anda bina, sambungkan atau lindungi. Seorang arkitek akan membincangkannya bersama anda, kemudian mengesyorkan dari mana hendak bermula.