Mô hình định lượng lớn và học máy ứng dụng

• Mô hình định lượng lớn

  Mô hình định lượng lớn (LQM) huấn luyện trên dữ liệu số cho mô phỏng tài chính, số và chuỗi cung ứng, để bạn kiểm thử kịch bản trước khi hành động.

• Dự báo, định giá động và nắm bắt nhu cầu sớm

  Mô hình dự đoán nhu cầu và doanh thu, định giá theo biến động thị trường và sớm nhận ra dịch chuyển của nhu cầu.

• Chấm điểm tín dụng và rủi ro thẩm định bằng AI giải thích được

  Mô hình tín dụng và thẩm định mà mọi quyết định đều kèm lý do, qua AI giải thích được (XAI).

• Phân loại, cá nhân hóa và gợi ý

  Mô hình phân loại hồ sơ, cá nhân hóa ưu đãi và gợi ý sản phẩm, nội dung hoặc hành động tiếp theo cho từng khách hàng.

• Phát hiện gian lận, AML và bất thường thời gian thực

  Phát hiện gian lận, mẫu rửa tiền (AML) và hành vi bất thường khi giao dịch xảy ra, với hồ sơ được chuyển cho điều tra viên của bạn.

• AI cho R&D và mô phỏng khoa học

  Mô hình hỗ trợ nghiên cứu và phát triển, kỹ thuật công nghiệp và mô phỏng khoa học, khi thí nghiệm chậm hoặc tốn kém.

Mô hình định lượng lớn mô phỏng kịch bản tài chính, số và chuỗi cung ứng. Học máy ứng dụng bao phủ dự báo, định giá động, chấm điểm tín dụng, gợi ý, và phát hiện gian lận, AML thời gian thực.

AI và học máy

• PyTorch
• TensorFlow
• scikit-learn
• XGBoost
• MLflow

Phương pháp và thực hành

• Mô hình định lượng lớn (LQM)
• AI giải thích được (XAI)
• Dự báo và nắm bắt nhu cầu sớm
• Phát hiện gian lận và AML thời gian thực

Khách hàng thường bắt đầu bằng một quyết định có chi phí rõ ràng, như mô hình tín dụng hoặc dự báo nhu cầu, và mở rộng từ đó.