Duże modele ilościowe i stosowane ML
Modele, które prognozują, wyceniają, oceniają i wykrywają, trenowane na Państwa danych i wyjaśnialne dla regulatora
Decyzje liczbowe nadal opierają się na arkuszach i regułach kciuka
Decyzje o cenach, kredytach i zapasach oraz o wykrywaniu oszustw podejmuje się wiele razy dziennie. Statyczne reguły i modele w arkuszach nie widzą wzorców w danych i reagują późno, gdy rynek się zmienia.
Uczenie maszynowe może działać lepiej, ale tylko wtedy, gdy modelowi można zaufać. Regulatorzy, audytorzy i klienci oczekują wiedzy, dlaczego odmówiono kredytu lub zatrzymano płatność.
Co Państwo otrzymują
Decyzje z Państwa danych
Prognozy, ceny i oceny pochodzące z Państwa danych, aktualizowane wraz z ich zmianami.
Ryzyko wykrywane na bieżąco
Oszustwa, pranie pieniędzy i nietypowe zachowania wykrywane podczas transakcji, a nie na koniec miesiąca.
Decyzje, które można wyjaśnić
Każda decyzja modelu wyjaśniona językiem zrozumiałym dla komitetu kredytowego, audytora lub klienta.
Scenariusze testowane wcześniej
Scenariusze finansowe i łańcucha dostaw testowane w symulacji przed zaangażowaniem środków.
Co dostarczamy
Duże modele ilościowe
Duże modele ilościowe (LQM) trenowane na danych liczbowych do symulacji finansowych, liczbowych i łańcucha dostaw, aby mogli Państwo testować scenariusze przed podjęciem działań.
Prognozowanie, dynamiczne ceny i odczuwanie popytu
Modele predykcyjne prognozujące popyt i przychody, ustalające ceny reagujące na rynek i wcześnie wychwytujące zmiany popytu.
Scoring kredytowy i ryzyko underwritingowe z wyjaśnialną AI
Modele kredytowe i underwritingowe, których każda decyzja ma podane przyczyny, dzięki wyjaśnialnej AI (XAI).
Klasyfikacja, personalizacja i rekomendacje
Modele klasyfikujące sprawy, personalizujące oferty i rekomendujące kolejny produkt, treść lub działanie każdemu klientowi.
Wykrywanie oszustw, prania pieniędzy i anomalii w czasie rzeczywistym
Wykrywanie oszustw, wzorców prania pieniędzy (AML) i nietypowych zachowań podczas transakcji, z kierowaniem spraw do Państwa śledczych.
AI w badaniach i rozwoju oraz symulacjach naukowych
Modele wspierające badania i rozwój, inżynierię przemysłową i symulacje naukowe tam, gdzie eksperymenty są powolne lub kosztowne.
Jak to działa
Modele kredytowe i underwritingowe wykorzystują wyjaśnialną AI (XAI), więc każdą decyzję można prześledzić do danych, które ją ukształtowały.
Zdefiniować decyzję
Uzgadniamy decyzję, którą model wspiera, jak mierzy się sukces i ile kosztuje błędna odpowiedź.
Przygotować dane
Oceniamy posiadane dane, budujemy cechy potrzebne modelowi i sprawdzamy je pod kątem luk i stronniczości.
Pobić wartość odniesienia
Porównujemy kandydujące modele z obecną metodą i zostawiamy najprostszy, który wyraźnie wypada lepiej.
Wyjaśnić i zwalidować
Testujemy model na niewidzianych danych, wyjaśniamy jego decyzje i dokumentujemy go dla Państwa zespołów ryzyka i audytu.
Wdrożyć i monitorować
Podłączamy model do Państwa systemów i obserwujemy dryf, douczając go, gdy spada jego skuteczność.
Technologie i standardy
Duże modele ilościowe symulują scenariusze finansowe, liczbowe i łańcucha dostaw. Zastosowane uczenie maszynowe obejmuje prognozowanie, dynamiczne ceny, scoring kredytowy, rekomendacje oraz wykrywanie oszustw i prania pieniędzy w czasie rzeczywistym.
- AI i uczenie maszynowe
- PyTorch
- TensorFlow
- scikit-learn
- XGBoost
- MLflow
- Metody i praktyki
- Duże modele ilościowe (LQM)
- Wyjaśnialna AI (XAI)
- Prognozowanie i odczuwanie popytu
- Wykrywanie oszustw i prania pieniędzy w czasie rzeczywistym
Jak zacząć
Klienci zwykle zaczynają od jednej decyzji o wyraźnym koszcie, takiej jak model kredytowy lub prognoza popytu, i rozszerzają pracę dalej.
Co dalej
Ustalenie terminu
Nasz zespół pisze do Państwa, aby ustalić termin sesji.
Sesja przeddoradcza
To bezpłatna 30-minutowa konsultacja wstępna online: omawiamy Państwa cele, systemy i ograniczenia.
Ocena gotowości
To bezpłatna 48-godzinna ocena gotowości: główny architekt sprawdza projekt pod kątem 6-punktowej definicji gotowości i rekomenduje dopasowaną ścieżkę.
Wybór ścieżki
Projekty gotowe zakresowo otrzymują wiążącą ofertę w ciągu 3–5 dni roboczych. Projekty na etapie koncepcji zaczynają się w Blueprint Studio. Działający system, który zawodzi, nie ma dokumentacji lub wymaga integracji, zaczyna się od diagnostyki: 1–2 tygodnie. Blueprint Studio i diagnostyka mają stałą opłatę podaną w ofercie.
Pytania i odpowiedzi
Czym jest duży model ilościowy?
Duży model językowy trenowany jest na tekście. Duży model ilościowy (LQM) trenowany jest na danych liczbowych, takich jak ceny, transakcje lub przepływy łańcucha dostaw. Służy do symulowania scenariuszy i prognozowania wyników, gdy odpowiedzią jest liczba.
Ile danych potrzebujemy?
To zależy od decyzji i od zmienności danych. Na początku oceniamy, co Państwo mają, i mówimy wprost, czy to wystarczy. Jeśli nie, wskazujemy, co zbierać albo czy wystarczy prostsza metoda.
Czy można wyjaśnić decyzje modelu audytorom i klientom?
Tak. Używamy metod wyjaśnialnej AI (XAI), które pokazują, jakie czynniki wpłynęły na każdą decyzję, i dokumentujemy, jak model został zbudowany i przetestowany. Państwa zespoły kredytowe, ryzyka i audytu mogą przejrzeć każdy model przed wdrożeniem.
Jak sprawdzają Państwo stronniczość?
Testujemy, jak model wypada w grupach klientów istotnych dla Państwa i dla regulatora. Gdy wyniki różnią się bez uzasadnionego powodu, zmieniamy dane, cechy lub model przed wydaniem.
Czy model może zatrzymać oszustwo na bieżąco?
Tak. Modele oszustw i AML oceniają transakcje w czasie rzeczywistym, gdy następują. Podejrzane sprawy są wstrzymywane lub kierowane do Państwa śledczych wraz z przyczynami oznaczenia przez model.
Co się dzieje, gdy model przestaje działać dobrze?
Rynki i klienci się zmieniają, więc modele dryfują. Monitorujemy skuteczność i dane widziane przez model, alarmujemy Państwa zespół, gdy jedno lub drugie się zmieni, i douczamy model w sprawdzonym potoku.
Kto jest właścicielem modeli i cech?
Państwo. Kod, cechy, wytrenowane modele i dokumentacja, które tworzymy dla Państwa, należą do Państwa po opłaceniu każdego kamienia milowego.
Najpierw rozmowa, nie umowa.
Prosimy opowiedzieć, co trzeba zbudować, połączyć lub zabezpieczyć. Architekt przechodzi przez to z Państwem, a następnie rekomenduje, od czego zacząć.