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 folhas de cálculo e regras empíricas
Decisões de preço, crédito, stock e fraude são tomadas muitas vezes por dia. Regras estáticas e modelos em folhas de cálculo não captam padrões nos dados e reagem tarde quando os mercados se movem.
A aprendizagem automática pode fazer melhor, mas apenas se o modelo for fiável. Reguladores, auditores e clientes esperam saber por que um empréstimo foi recusado ou um pagamento foi bloqueado.
O que obtém
Decisões a partir dos seus dados
Previsões, preços e pontuações que vêm dos seus próprios dados e atualizam-se conforme eles mudam.
Risco detectado conforme acontece
Fraude, lavagem de dinheiro e comportamento incomum identificados no momento das transações, não no fecho do mês.
Decisões que consegue explicar
Cada decisão do modelo explicada em termos que uma comissão de crédito, um auditor ou um cliente consegue acompanhar.
Cenários testados primeiro
Cenários financeiros e de cadeia de abastecimento 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 abastecimento, para que teste cenários antes de agir.
Previsão, fixação dinâmica de preços e deteção da procura
Modelos preditivos que preveem procura e receita, definem preços que respondem ao mercado e detectam mudanças na procura 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.
Deteção de fraude, PLD e anomalias em tempo real
Deteção de fraude, de padrões de prevenção à lavagem de dinheiro (PLD) 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 seguida 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 tem, construímos as variáveis 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 equipas de risco e auditoria.
Implementar e monitorizar
Ligamos o modelo aos seus sistemas e acompanhamos a deriva, retreinando-o quando o desempenho cai.
Tecnologias e padrões
Grandes modelos quantitativos simulam cenários financeiros, numéricos e de cadeia de abastecimento. A aprendizagem automática aplicado cobre previsão, fixação dinâmica de preços, análise de crédito, recomendação e deteção de fraude e PLD em tempo real.
- IA e aprendizagem automática
- PyTorch
- TensorFlow
- scikit-learn
- XGBoost
- MLflow
- Métodos e práticas
- Grandes modelos quantitativos (LQMs)
- IA explicável (XAI)
- Previsão e deteção da procura
- Deteção 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 da procura, e expandem a partir dela.
O que acontece a seguir
Definição do horário
A nossa equipa envia um e-mail para combinar o horário da sessão.
Sessão de pré-consultoria
Uma sessão em linha gratuita de pré-consultoria de 30 minutos: analisamos os seus objetivos, sistemas e restrições.
Avaliação de prontidão
Numa avaliação de prontidão gratuita de 48 horas, um Arquiteto Principal verifica o seu projeto com a Definição de Prontidão em 6 pontos e recomenda o percurso adequado.
Escolha do percurso
Projetos com âmbito pronto recebem uma proposta vinculante em 3–5 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 1–2 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 abastecimento. 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 tem no início e dizemos com franqueza se é suficiente. Quando não for, indicamos o que recolher ou se um método mais simples resolve.
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 equipas de crédito, risco e auditoria podem revisar cada modelo antes de ele entrar em produção.
Como verificam o viés?
Testamos o desempenho do modelo entre os grupos de clientes que importam para si e para o seu regulador. Onde os resultados diferem sem um motivo sólido, mudamos os dados, as variáveis 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, por isso os modelos derivam. Monitoramos o desempenho e os dados que o modelo vê, alertamos a sua equipa quando um dos dois muda e retreinamos o modelo por um pipeline testado.
Quem é dono dos modelos e das variáveis?
A sua empresa. O código, as variáveis, os modelos treinados e a documentação que produzimos para si são seus após o pagamento de cada marco.
Comece com uma conversa, não com um contrato.
Conte o que precisa construir, ligar ou proteger. Um arquiteto analisa consigo e recomenda por onde começar.