Grandes modelos quantitativos e ML aplicado
Modelos que preveem, precificam, pontuam e detectam, treinados com os seus dados e explicáveis para o seu regulador
Decisões sobre números ainda dependem de planilhas e regras empíricas
Decisões de preço, crédito, estoque e fraude são tomadas muitas vezes por dia. Regras estáticas e modelos em planilhas não captam padrões nos dados e reagem tarde quando os mercados se movem.
O aprendizado de máquina pode fazer melhor, mas apenas se o modelo for confiável. Reguladores, auditores e clientes esperam saber por que um empréstimo foi recusado ou um pagamento foi bloqueado.
O que você obtém
Decisões a partir dos seus dados
Previsões, preços e pontuações que vêm dos seus próprios dados e se atualizam conforme eles mudam.
Risco detectado conforme acontece
Fraude, lavagem de dinheiro e comportamento incomum identificados no momento das transações, não no fechamento do mês.
Decisões que você consegue explicar
Cada decisão do modelo explicada em termos que um comitê de crédito, um auditor ou um cliente consegue acompanhar.
Cenários testados primeiro
Cenários financeiros e de cadeia de suprimentos testados em simulação antes de o dinheiro ser comprometido.
O que entregamos
Grandes modelos quantitativos
Grandes modelos quantitativos (LQMs) treinados com dados numéricos para simulação financeira, numérica e de cadeia de suprimentos, para que você teste cenários antes de agir.
Previsão, precificação dinâmica e sensoriamento de demanda
Modelos preditivos que preveem demanda e receita, definem preços que respondem ao mercado e detectam mudanças na demanda cedo.
Análise de crédito e risco de subscrição com IA explicável
Modelos de crédito e subscrição em que cada decisão vem acompanhada dos motivos por trás dela, por meio de IA explicável (XAI).
Classificação, personalização e recomendação
Modelos que classificam casos, personalizam ofertas e recomendam o próximo produto, conteúdo ou ação para cada cliente.
Detecção de fraude, PLD e anomalias em tempo real
Detecção de fraude, de padrões suspeitos de lavagem de dinheiro (PLD/CFT) e de comportamento incomum no momento das transações, com os casos encaminhados aos seus investigadores.
IA para P&D e simulação científica
Modelos que apoiam pesquisa e desenvolvimento, engenharia industrial e simulação científica, onde os experimentos são lentos ou caros.
Como funciona
Modelos de crédito e subscrição incluem IA explicável (XAI), para que cada decisão possa ser rastreada até os dados que a determinaram.
Definir a decisão
Acordamos a decisão que o modelo apoia, como o sucesso é medido e quanto custa uma resposta errada.
Preparar os dados
Avaliamos os dados que você tem, construímos os atributos de que o modelo precisa e verificamos lacunas e viés.
Superar a linha de base
Comparamos os modelos candidatos com o seu método atual e mantemos o mais simples que claramente tem melhor desempenho.
Explicar e validar
Testamos o modelo com dados não vistos, explicamos as suas decisões e o documentamos para as suas equipes de risco e auditoria.
Implantar e monitorar
Conectamos o modelo aos seus sistemas e acompanhamos o desvio, retreinando-o quando o desempenho cai.
Tecnologias e padrões
Grandes modelos quantitativos simulam cenários financeiros, numéricos e de cadeia de suprimentos. O aprendizado de máquina aplicado cobre previsão, precificação dinâmica, análise de crédito, recomendação e detecção de fraude e PLD em tempo real.
- IA e aprendizado de máquina
- PyTorch
- TensorFlow
- scikit-learn
- XGBoost
- MLflow
- Métodos e práticas
- Grandes modelos quantitativos (LQMs)
- IA explicável (XAI)
- Previsão e sensoriamento de demanda
- Detecção de fraude e PLD em tempo real
Como começar
Os clientes normalmente começam por uma decisão com custo claro, como um modelo de crédito ou uma previsão de demanda, e expandem a partir dela.
O que acontece a seguir
Definição do horário
Nossa equipe envia um e-mail para combinar o horário da sessão.
Sessão de pré-consultoria
Uma sessão on-line gratuita de pré-consultoria de 30 minutos: analisamos os seus objetivos, sistemas e restrições.
Avaliação de prontidão
Em uma avaliação de prontidão gratuita de 48 horas, um arquiteto principal verifica o seu projeto com a Definição de Prontidão em 6 pontos e recomenda a trilha adequada.
Escolha da trilha
Projetos com escopo pronto recebem uma proposta vinculante em 3 a 5 dias úteis. Projetos em estágio de conceito começam no Blueprint Studio. Um sistema em produção com falhas, não documentado ou que precisa de integração começa com um diagnóstico de 1 a 2 semanas. O Blueprint Studio e o diagnóstico têm cada um uma taxa fixa, cotada na proposta.
Perguntas e respostas
O que é um grande modelo quantitativo?
Um grande modelo de linguagem é treinado com texto. Um grande modelo quantitativo (LQM) é treinado com dados numéricos, como preços, transações ou fluxos de cadeia de suprimentos. Ele é usado para simular cenários e prever resultados em que a resposta é um número.
De quantos dados precisamos?
Depende da decisão e de quanto os dados variam. Avaliamos o que você tem no início e dizemos com franqueza se é suficiente. Quando não for, indicamos o que coletar ou se um método mais simples resolve.
Vocês conseguem explicar as decisões do modelo a auditores e clientes?
Sim. Usamos métodos de IA explicável (XAI) que mostram quais fatores determinaram cada decisão, e documentamos como o modelo foi construído e testado. As suas equipes de crédito, risco e auditoria podem revisar cada modelo antes de ele entrar em produção.
Como vocês verificam o viés?
Testamos o desempenho do modelo entre os grupos de clientes que importam para você e para o seu regulador. Onde os resultados diferem sem um motivo sólido, mudamos os dados, os atributos ou o modelo antes do lançamento.
O modelo consegue impedir a fraude conforme ela acontece?
Sim. Modelos de fraude e PLD pontuam transações em tempo real, conforme acontecem. Casos suspeitos são retidos ou encaminhados aos seus investigadores, com os motivos pelos quais o modelo os sinalizou.
O que acontece quando o modelo deixa de ter bom desempenho?
Mercados e clientes mudam, então os modelos se desviam do esperado. Monitoramos o desempenho e os dados que o modelo vê, alertamos a sua equipe quando um dos dois muda e retreinamos o modelo por um pipeline testado.
Quem é dono dos modelos e dos atributos?
Você. O código, os atributos, os modelos treinados e a documentação que produzimos para você são seus após o pagamento de cada marco.
Comece com uma conversa, não com um contrato.
Conte o que você precisa construir, conectar ou proteger. Um arquiteto analisa com você e recomenda por onde começar.