โมเดลเชิงปริมาณขนาดใหญ่และ ML ประยุกต์
โมเดลที่พยากรณ์ ตั้งราคา ให้คะแนน และตรวจจับ ฝึกด้วยข้อมูลของคุณและอธิบายได้ต่อหน่วยงานกำกับดูแลของคุณ
การตัดสินใจบนตัวเลขยังพึ่งพาสเปรดชีตและกฎง่ายๆ
การตัดสินใจเรื่องราคา สินเชื่อ สินค้าคงคลัง และทุจริตเกิดขึ้นหลายครั้งต่อวัน กฎตายตัวและโมเดลสเปรดชีตพลาดรูปแบบในข้อมูล และตอบสนองช้าเมื่อตลาดเปลี่ยน
การเรียนรู้ของเครื่องทำได้ดีกว่า แต่ต้องมีโมเดลที่ไว้วางใจได้ หน่วยงานกำกับดูแล ผู้ตรวจสอบ และลูกค้าคาดหวังจะรู้ว่าเหตุใดสินเชื่อจึงถูกปฏิเสธหรือการชำระเงินจึงถูกระงับ
สิ่งที่คุณได้รับ
การตัดสินใจจากข้อมูลของคุณ
การพยากรณ์ ราคา และคะแนนที่มาจากข้อมูลของคุณเองและอัปเดตเมื่อข้อมูลเปลี่ยน
ความเสี่ยงที่จับได้เมื่อเกิดขึ้น
การทุจริต การฟอกเงิน และพฤติกรรมผิดปกติถูกพบเมื่อธุรกรรมเกิดขึ้น ไม่ใช่ตอนปิดบัญชีสิ้นเดือน
การตัดสินใจที่คุณอธิบายได้
ทุกการตัดสินใจของโมเดลถูกอธิบายด้วยถ้อยคำที่คณะกรรมการสินเชื่อ ผู้ตรวจสอบ หรือลูกค้าเข้าใจได้
สถานการณ์จำลองที่ทดสอบก่อน
สถานการณ์ทางการเงินและห่วงโซ่อุปทานถูกทดสอบในการจำลองก่อนผูกเงิน
สิ่งที่เราส่งมอบ
โมเดลเชิงปริมาณขนาดใหญ่
โมเดลเชิงปริมาณขนาดใหญ่ (LQM) ที่ฝึกด้วยข้อมูลตัวเลขสำหรับการจำลองทางการเงิน ตัวเลข และห่วงโซ่อุปทาน เพื่อให้คุณทดสอบสถานการณ์ก่อนลงมือ
การพยากรณ์ การตั้งราคาแบบไดนามิก และการรับรู้ความต้องการ
โมเดลพยากรณ์ที่พยากรณ์ความต้องการและรายได้ กำหนดราคาที่ตอบสนองตลาด และรับรู้การเปลี่ยนแปลงของความต้องการได้ตั้งแต่เนิ่นๆ
การให้คะแนนสินเชื่อและความเสี่ยงการอนุมัติด้วย AI ที่อธิบายได้
โมเดลสินเชื่อและการอนุมัติที่ทุกการตัดสินใจมาพร้อมเหตุผลเบื้องหลัง ผ่าน AI ที่อธิบายได้ (XAI)
การจำแนกประเภท การปรับให้เหมาะรายบุคคล และการแนะนำ
โมเดลที่จำแนกกรณี ปรับข้อเสนอให้เหมาะรายบุคคล และแนะนำผลิตภัณฑ์ เนื้อหา หรือการดำเนินการถัดไปสำหรับลูกค้าแต่ละราย
การตรวจจับทุจริต การฟอกเงิน และความผิดปกติแบบเรียลไทม์
การตรวจจับการทุจริต รูปแบบการฟอกเงิน (AML) และพฤติกรรมผิดปกติเมื่อธุรกรรมเกิดขึ้น โดยส่งกรณีไปยังนักสืบสวนของคุณ
AI สำหรับการวิจัยและพัฒนาและการจำลองทางวิทยาศาสตร์
โมเดลที่สนับสนุนการวิจัยและพัฒนา วิศวกรรมอุตสาหกรรม และการจำลองทางวิทยาศาสตร์ ในกรณีที่การทดลองช้าหรือมีต้นทุนสูง
วิธีการทำงาน
โมเดลสินเชื่อและการอนุมัติมี AI ที่อธิบายได้ (XAI) ทุกการตัดสินใจจึงตรวจสอบย้อนกลับถึงข้อมูลที่ขับเคลื่อนมันได้
กำหนดการตัดสินใจ
เราตกลงการตัดสินใจที่โมเดลสนับสนุน วิธีวัดความสำเร็จ และต้นทุนของคำตอบที่ผิด
เตรียมข้อมูล
เราประเมินข้อมูลที่คุณมี สร้างตัวแปรที่โมเดลต้องการ และตรวจสอบช่องว่างและอคติ
เอาชนะค่าฐาน
เราเปรียบเทียบโมเดลที่เป็นไปได้กับวิธีปัจจุบันของคุณ และเก็บโมเดลที่เรียบง่ายที่สุดที่ทำได้ดีกว่าอย่างชัดเจน
อธิบายและตรวจสอบ
เราทดสอบโมเดลบนข้อมูลที่ยังไม่เคยเห็น อธิบายการตัดสินใจ และจัดทำเอกสารให้ทีมความเสี่ยงและการตรวจสอบของคุณ
ปรับใช้และเฝ้าระวัง
เราเชื่อมต่อโมเดลกับระบบของคุณและเฝ้าดูการเลื่อนของข้อมูล ฝึกใหม่เมื่อประสิทธิภาพลดลง
เทคโนโลยีและมาตรฐาน
โมเดลเชิงปริมาณขนาดใหญ่จำลองสถานการณ์ทางการเงิน ตัวเลข และห่วงโซ่อุปทาน การเรียนรู้ของเครื่องประยุกต์ครอบคลุมการพยากรณ์ การตั้งราคาแบบไดนามิก การให้คะแนนสินเชื่อ การแนะนำ และการตรวจจับทุจริตและ AML แบบเรียลไทม์
- AI และการเรียนรู้ของเครื่อง
- PyTorch
- TensorFlow
- scikit-learn
- XGBoost
- MLflow
- วิธีการและแนวปฏิบัติ
- โมเดลเชิงปริมาณขนาดใหญ่ (LQM)
- AI ที่อธิบายได้ (XAI)
- การพยากรณ์และการรับรู้ความต้องการ
- การตรวจจับทุจริตและ AML แบบเรียลไทม์
วิธีเริ่มต้น
ลูกค้ามักเริ่มจากหนึ่งการตัดสินใจที่มีต้นทุนชัดเจน เช่น โมเดลสินเชื่อหรือการพยากรณ์ความต้องการ แล้วขยายต่อจากนั้น
ขั้นตอนถัดไป
การนัดหมายเวลา
ทีมของเราส่งอีเมลถึงคุณเพื่อนัดหมายเวลาสำหรับการปรึกษา
การปรึกษาก่อนเริ่มงาน
การปรึกษาก่อนเริ่มงานออนไลน์ฟรี 30 นาที: เราพูดคุยถึงเป้าหมาย ระบบ และข้อจำกัดของคุณ
การทบทวนความพร้อม
ในการทบทวนความพร้อมฟรี 48 ชั่วโมง สถาปนิกหลักจะตรวจสอบโครงการของคุณเทียบกับนิยามของความพร้อม 6 ข้อ และแนะนำแนวทางที่เหมาะที่สุด
การเลือกแนวทาง
โครงการที่ขอบเขตพร้อมจะได้รับข้อเสนอที่มีผลผูกพัน ภายใน 3 ถึง 5 วันทำการ โครงการในระยะแนวคิดจะเริ่มใน Blueprint Studio ระบบที่ใช้งานอยู่แต่มีปัญหา ไม่มีเอกสาร หรือต้องเชื่อมต่อ จะเริ่มด้วยการวินิจฉัยระยะเวลา 1 ถึง 2 สัปดาห์ Blueprint Studio และการวินิจฉัยต่างมีค่าธรรมเนียมคงที่ ซึ่งระบุไว้ในข้อเสนอ
คำถามและคำตอบ
โมเดลเชิงปริมาณขนาดใหญ่คืออะไร
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ฝึกด้วยข้อความ ส่วนโมเดลเชิงปริมาณขนาดใหญ่ (LQM) ฝึกด้วยข้อมูลตัวเลข เช่น ราคา ธุรกรรม หรือการไหลของห่วงโซ่อุปทาน ใช้จำลองสถานการณ์และพยากรณ์ผลลัพธ์เมื่อคำตอบเป็นตัวเลข
เราต้องใช้ข้อมูลมากน้อยเพียงใด
ขึ้นอยู่กับการตัดสินใจและความแปรปรวนของข้อมูล เราประเมินสิ่งที่คุณมีตอนเริ่มต้นและบอกตรงๆ ว่าพอหรือไม่ หากไม่พอ เราจะบอกว่าควรเก็บข้อมูลใด หรือวิธีที่เรียบง่ายกว่าจะใช้ได้หรือไม่
คุณอธิบายการตัดสินใจของโมเดลต่อผู้ตรวจสอบและลูกค้าได้หรือไม่
ได้ เราใช้วิธี AI ที่อธิบายได้ (XAI) ซึ่งแสดงปัจจัยที่ขับเคลื่อนแต่ละการตัดสินใจ และจัดทำเอกสารว่าโมเดลถูกสร้างและทดสอบอย่างไร ทีมสินเชื่อ ความเสี่ยง และการตรวจสอบของคุณตรวจสอบทุกโมเดลก่อนเปิดใช้งานได้
คุณตรวจสอบอคติอย่างไร
เราทดสอบว่าโมเดลทำงานอย่างไรในกลุ่มลูกค้าที่สำคัญต่อคุณและต่อหน่วยงานกำกับดูแลของคุณ เมื่อผลลัพธ์แตกต่างกันโดยไม่มีเหตุผลที่สมเหตุสมผล เราจะเปลี่ยนข้อมูล ตัวแปร หรือโมเดลก่อนเผยแพร่
โมเดลหยุดการทุจริตได้เมื่อเกิดขึ้นหรือไม่
ได้ โมเดลทุจริตและ AML ให้คะแนนธุรกรรมแบบเรียลไทม์เมื่อเกิดขึ้น กรณีที่น่าสงสัยถูกระงับหรือส่งไปยังนักสืบสวนของคุณ พร้อมเหตุผลที่โมเดลแจ้งเตือน
เกิดอะไรขึ้นเมื่อโมเดลเริ่มมีประสิทธิภาพลดลง
ตลาดและลูกค้าเปลี่ยน โมเดลจึงเลื่อน เราติดตามประสิทธิภาพและข้อมูลที่โมเดลเห็น แจ้งเตือนทีมของคุณเมื่อสิ่งใดสิ่งหนึ่งเปลี่ยน และฝึกโมเดลใหม่ผ่านไปป์ไลน์ที่ทดสอบแล้ว
ใครเป็นเจ้าของโมเดลและตัวแปร
คุณเป็นเจ้าของ โค้ด ตัวแปร โมเดลที่ฝึกแล้ว และเอกสารที่เราสร้างให้คุณเป็นของคุณเมื่อชำระเงินตามหมุดหมายแต่ละรายการ
เริ่มต้นด้วยการพูดคุย ไม่ใช่สัญญา
บอกเราว่าคุณต้องการสร้าง เชื่อมต่อ หรือรักษาความปลอดภัยอะไร สถาปนิกจะพิจารณาร่วมกับคุณ แล้วแนะนำว่าควรเริ่มที่ใด