Modele cantitative mari și ML aplicat
Modele care prognozează, stabilesc prețuri, evaluează și detectează, antrenate pe datele dumneavoastră și explicabile pentru autoritatea de reglementare
Deciziile pe cifre se bazează încă pe foi de calcul și reguli empirice
Deciziile de preț, credit, stoc și fraudă se iau de multe ori pe zi. Regulile statice și modelele din foi de calcul ratează tiparele din date și reacționează târziu când piața se mișcă.
Învățarea automată poate face mai bine, dar numai dacă un model poate fi de încredere. Autoritățile de reglementare, auditorii și clienții așteaptă să știe de ce a fost refuzat un credit sau oprită o plată.
Ce obțineți
Decizii din datele dumneavoastră
Prognoze, prețuri și scoruri care vin din propriile date și se actualizează pe măsură ce acestea se schimbă.
Risc prins pe măsură ce apare
Frauda, spălarea banilor și comportamentul neobișnuit detectate pe măsură ce tranzacțiile au loc, nu la închiderea lunii.
Decizii pe care le puteți explica
Fiecare decizie a modelului explicată în termeni pe care un comitet de credit, un auditor sau un client îi pot urmări.
Scenarii testate mai întâi
Scenarii financiare și de lanț de aprovizionare testate în simulare înainte de angajarea banilor.
Ce livrăm
Modele cantitative mari
Modele cantitative mari (LQM) antrenate pe date numerice pentru simulare financiară, numerică și a lanțului de aprovizionare, astfel încât să puteți testa scenarii înainte de a acționa.
Prognoză, prețuri dinamice și detectarea cererii
Modele predictive care prognozează cererea și veniturile, stabilesc prețuri care răspund pieței și detectează din timp schimbările cererii.
Scoring de credit și risc de subscriere cu IA explicabilă
Modele de credit și de subscriere în care fiecare decizie vine cu motivele din spatele ei, prin IA explicabilă (XAI).
Clasificare, personalizare și recomandare
Modele care clasifică cazuri, personalizează oferte și recomandă următorul produs, conținut sau acțiune pentru fiecare client.
Detectarea fraudei, AML și a anomaliilor în timp real
Detectarea fraudei, a tiparelor de spălare a banilor (AML) și a comportamentului neobișnuit pe măsură ce tranzacțiile au loc, cu cazurile direcționate către anchetatorii dumneavoastră.
IA pentru cercetare-dezvoltare și simulare științifică
Modele care sprijină cercetarea și dezvoltarea, ingineria industrială și simularea științifică, acolo unde experimentele sunt lente sau costisitoare.
Cum funcționează
Modelele de credit și de subscriere includ IA explicabilă (XAI), astfel încât fiecare decizie să poată fi urmărită până la datele care au determinat-o.
Definirea deciziei
Convenim decizia pe care o sprijină modelul, cum se măsoară succesul și cât costă un răspuns greșit.
Pregătirea datelor
Evaluăm datele pe care le dețineți, construim caracteristicile de care are nevoie modelul și le verificăm pentru lipsuri și părtinire.
Depășirea valorii de referință
Comparăm modelele candidate cu metoda dumneavoastră actuală și păstrăm pe cel mai simplu care face clar mai bine.
Explicare și validare
Testăm modelul pe date nevăzute, explicăm deciziile și îl documentăm pentru echipele dumneavoastră de risc și audit.
Implementare și monitorizare
Conectăm modelul la sistemele dumneavoastră și urmărim derivarea, reantrenându-l când performanța scade.
Tehnologii și standarde
Modelele cantitative mari simulează scenarii financiare, numerice și ale lanțului de aprovizionare. Învățarea automată aplicată acoperă prognoza, prețurile dinamice, scoringul de credit, recomandarea și detectarea în timp real a fraudei și a AML.
- IA și învățare automată
- PyTorch
- TensorFlow
- scikit-learn
- XGBoost
- MLflow
- Metode și practici
- Modele cantitative mari (LQM)
- IA explicabilă (XAI)
- Prognoză și detectarea cererii
- Detectarea în timp real a fraudei și a AML
Cum să începeți
Clienții încep de obicei cu o decizie care are un cost clar, precum un model de credit sau o prognoză a cererii, și extind de acolo.
Ce se întâmplă în continuare
Convenirea unei ore
Echipa noastră vă scrie prin e-mail pentru a conveni o oră pentru sesiune.
Sesiune de preconsultanță
O sesiune online gratuită de preconsultanță de 30 de minute: trecem în revistă obiectivele, sistemele și constrângerile dumneavoastră.
Evaluarea de pregătire
Într-o evaluare de pregătire gratuită în 48 de ore, un arhitect principal verifică proiectul dumneavoastră față de definiția „pregătit” în 6 puncte și recomandă traseul potrivit.
Alegerea traseului
Proiectele cu scop definit primesc o propunere fermă în 3–5 zile lucrătoare. Proiectele aflate în faza de concept încep în Blueprint Studio. Un sistem live care eșuează, nu este documentat sau are nevoie de integrare începe cu un diagnostic de 1–2 săptămâni. Blueprint Studio și diagnosticul au fiecare un tarif fix, cotat în propunere.
Întrebări și răspunsuri
Ce este un model cantitativ mare?
Un model lingvistic mare este antrenat pe text. Un model cantitativ mare (LQM) este antrenat pe date numerice, precum prețuri, tranzacții sau fluxuri ale lanțului de aprovizionare. Este folosit pentru a simula scenarii și a prognoza rezultate acolo unde răspunsul este un număr.
Câte date avem nevoie?
Depinde de decizie și de cât de variabile sunt datele. Evaluăm la început ce dețineți și vă spunem deschis dacă este suficient. Acolo unde nu este, spunem ce trebuie colectat sau dacă o metodă mai simplă este suficientă.
Puteți explica deciziile modelului auditorilor și clienților?
Da. Folosim metode de IA explicabilă (XAI) care arată ce factori au determinat fiecare decizie și documentăm cum a fost construit și testat modelul. Echipele dumneavoastră de credit, risc și audit pot analiza fiecare model înainte de intrarea în producție.
Cum verificați părtinirea?
Testăm cum performează modelul între grupurile de clienți care contează pentru dumneavoastră și pentru autoritatea de reglementare. Acolo unde rezultatele diferă fără un motiv întemeiat, schimbăm datele, caracteristicile sau modelul înainte de lansare.
Poate modelul să oprească frauda pe măsură ce apare?
Da. Modelele de fraudă și AML evaluează tranzacțiile în timp real, pe măsură ce au loc. Cazurile suspecte sunt reținute sau direcționate către anchetatorii dumneavoastră, împreună cu motivele pentru care modelul le-a semnalat.
Ce se întâmplă când modelul nu mai performează?
Piețele și clienții se schimbă, așa că modelele derivă. Monitorizăm performanța și datele pe care le vede modelul, alertăm echipa dumneavoastră când se schimbă oricare dintre ele și reantrenăm modelul printr-un pipeline testat.
Cine deține modelele și caracteristicile?
Dumneavoastră. Codul, caracteristicile, modelele antrenate și documentația pe care le producem pentru dumneavoastră vă aparțin odată ce fiecare etapă este plătită.
Începeți cu o conversație, nu cu un contract.
Spuneți-ne ce trebuie să construiți, să conectați sau să securizați. Un arhitect parcurge totul împreună cu dumneavoastră, apoi recomandă de unde să începeți.