攸關數字的決策仍靠試算表與經驗法則
定價、信用、庫存與詐欺決策每天要做很多次。靜態規則和試算表模型看不出資料中的模式，市場變化時反應也慢。
機器學習可以做得更好，但前提是模型值得信任。監理機構、稽核人員與客戶都希望知道貸款為何被拒、付款為何被攔下。
您將獲得
基於您的資料做決策
預測、價格與評分源自您自己的資料，並隨資料變化而更新。
即時發現風險
在交易發生時偵測詐欺、洗錢與異常行為，而不是等到月底。
可解釋的決策
每個模型決策都用放款委員會、稽核人員或客戶能理解的方式解釋。
先測試情境
在投入資金之前，透過模擬測試金融與供應鏈情境。
我們交付什麼
大型量化模型
基於數值資料訓練的大型量化模型（LQM），用於金融、數值與供應鏈模擬，使您能在行動之前測試情境。
預測、動態定價與需求感知
預測需求與營收、制定隨市場變化的價格，並及早感知需求變化的模型。
可解釋 AI 的信用評分與承保風險
信用與承保模型的每個決策都附帶其背後的原因，透過可解釋 AI（XAI）達成。
分類、個人化與推薦
對案件進行分類、提供個人化優惠，並為每位客戶推薦下一項產品、內容或行動的模型。
即時詐欺、AML 與異常偵測
在交易發生時偵測詐欺、防制洗錢（AML）模式與異常行為，並將案件轉交您的調查人員。
針對研發與科學模擬的 AI
支援研發、工業工程與科學模擬的模型，適用於實驗緩慢或成本高昂的情境。
運作方式
信用與承保模型採用可解釋 AI（XAI），每個決策都可追溯到驅動它的資料。
定義決策
我們議定模型支援的決策、如何衡量成功，以及錯誤答案的代價。
準備資料
我們評估您持有的資料，建置模型所需的特徵，並檢查其中的缺口與偏誤。
超越基線
我們將候選模型與您目前的方法進行比較，保留明顯更優且最簡單的模型。
解釋與驗證
我們在未見過的資料上測試模型，解釋其決策，並為您的風險與稽核團隊編寫文件。
部署與監控
我們將模型串接您的系統，監測漂移，並在效能下降時重新訓練。
技術與標準
大型量化模型模擬金融、數值與供應鏈情境。應用機器學習涵蓋預測、動態定價、信用評分、推薦，以及即時詐欺與 AML 偵測。
- AI 與機器學習
- PyTorch
- TensorFlow
- scikit-learn
- XGBoost
- MLflow
- 方法與實務
- 大型量化模型（LQM）
- 可解釋 AI（XAI）
- 預測與需求感知
- 即時詐欺與 AML 偵測
如何開始
客戶通常從一個成本清晰的決策開始，例如信用模型或需求預測，再逐步擴充。
後續流程
約定時間
我們的團隊會透過電子郵件與您約定會談時間。
諮詢前會談
一次免費 30 分鐘線上預諮詢：我們盤點您的目標、系統與限制條件。
就緒評估
在免費 48 小時就緒評估中，首席架構師對照 6 項就緒定義檢查您的專案，並建議合適的路線。
選擇路線
範圍就緒的專案會收到一份有約束力的方案 3–5 個工作天內。概念階段的專案從 Blueprint Studio 開始。已上線系統若出現故障、缺乏文件或需要整合，則先進行 1–2 週 的診斷。Blueprint Studio 與診斷服務各收取固定費用，費用在方案中列明。
問題與解答
什麼是大型量化模型？
大型語言模型以文字訓練。大型量化模型（LQM）基於數值資料訓練，例如價格、交易或供應鏈流量。它用於在答案為數字的情境中模擬並預測結果。
我們需要多少資料？
取決於決策以及資料的變化程度。我們在開始時評估您持有的資料，並如實告知是否足夠。若不夠，我們會說明需要蒐集什麼，或更簡單的方法是否可行。
貴公司能向稽核人員和客戶解釋模型的決策嗎？
可以。我們採用可解釋 AI（XAI）方法，展示哪些因素驅動了每個決策，並記錄模型的建置與測試方式。您的信用、風險與稽核團隊可在每個模型上線前進行審查。
貴公司如何檢查偏誤？
我們測試模型在您和監理機構關注的客群中的表現。若無正當理由而結果存在差異，我們會在發布前調整資料、特徵或模型。
模型能即時攔阻詐欺嗎？
可以。詐欺與 AML 模型在交易發生時即時評分。可疑案件會被暫緩或轉交您的調查人員，並附上模型標記的理由。
模型效能下降時怎麼辦？
市場與客戶在變化，模型會漂移。我們監控效能與模型所見的資料，在任一發生變化時提醒您的團隊，並透過經測試的管線重新訓練模型。
模型與特徵歸誰所有？
歸您所有。我們為您編寫的程式碼、特徵、訓練後的模型與文件，在每個里程碑付款後即歸您所有。
從對話開始，而不是從合約開始。
告訴我們您需要建置、串接與防護什麼。架構師會與您逐項討論，然後建議從何處入手。