数字决策仍靠电子表格与经验法则
定价、信用、库存与欺诈决策每天要做很多次。静态规则和电子表格模型看不出数据中的模式，市场变化时反应也慢。
机器学习可以做得更好，但前提是模型值得信任。监管机构、审计师与客户都希望知道贷款为何被拒、付款为何被拦。
您将获得
基于您的数据做决策
预测、价格与评分源自您自己的数据，并随数据变化而更新。
实时发现风险
在交易发生时识别欺诈、洗钱与异常行为，而不是等到月末。
可解释的决策
每个模型决策都用信贷委员会、审计师或客户能理解的方式解释。
先测试情景
在投入资金之前，通过模拟测试金融与供应链情景。
我们交付什么
大型定量模型
基于数值数据训练的大型定量模型（LQM），用于金融、数值与供应链模拟，使您能在行动之前测试情景。
预测、动态定价与需求感知
预测需求与收入的模型，制定随市场变化的价格，并及早感知需求变化。
带可解释 AI 的信用评分与承保风险
信用与承保模型的每个决策都附带其背后的原因，通过可解释 AI（XAI）实现。
分类、个性化与推荐
对案件进行分类、个性化优惠，并为每位客户推荐下一个产品、内容或行动的模型。
实时欺诈、AML 与异常检测
在交易发生时检测欺诈、反洗钱（AML）模式与异常行为，并将案件转交您的调查人员。
面向研发与科学模拟的 AI
支持研发、工业工程与科学模拟的模型，适用于实验缓慢或成本高昂的场景。
运作方式
信用与承保模型采用可解释 AI（XAI），每个决策都可追溯到驱动它的数据。
定义决策
我们商定模型支持的决策、如何衡量成功，以及错误答案的代价。
准备数据
我们评估您持有的数据，构建模型所需的特征，并检查其中的缺口与偏差。
超越基线
我们将候选模型与您当前的方法进行比较，保留明显更优且最简单的模型。
解释与验证
我们在未见过的数据上测试模型，解释其决策，并为您的风险与审计团队编写文档。
部署与监控
我们将模型接入您的系统，监测漂移，并在性能下降时重新训练。
技术与标准
大型定量模型模拟金融、数值与供应链情景。应用机器学习涵盖预测、动态定价、信用评分、推荐，以及实时欺诈与 AML 检测。
- AI 与机器学习
- PyTorch
- TensorFlow
- scikit-learn
- XGBoost
- MLflow
- 方法与实践
- 大型定量模型（LQM）
- 可解释 AI（XAI）
- 预测与需求感知
- 实时欺诈与 AML 检测
如何开始
客户通常从一个成本清晰的决策开始，例如信用模型或需求预测，再逐步扩展。
后续流程
约定时间
我们的团队会通过电子邮件与您约定会谈时间。
咨询前会谈
一次免费 30 分钟在线预咨询：我们梳理您的目标、系统与限制条件。
就绪评估
在免费 48 小时就绪评估中，首席架构师对照 6 项就绪定义检查您的项目，并推荐合适的路线。
选择路线
范围就绪的项目会收到一份有约束力的方案3–5 个工作日内。概念阶段的项目从 Blueprint Studio 开始。已上线系统若出现故障、缺乏文档或需要集成，则先进行1–2 周诊断。Blueprint Studio 与诊断服务各收取固定费用，费用在方案中列明。
问题与解答
什么是大型定量模型？
大语言模型基于文本训练。大型定量模型（LQM）基于数值数据训练，例如价格、交易或供应链流量。它用于在答案为数字的场景中模拟情景并预测结果。
我们需要多少数据？
取决于决策以及数据的变化程度。我们在开始时评估您持有的数据，并如实告知是否足够。若不够，我们会说明需要收集什么，或更简单的方法是否可行。
你们能向审计师和客户解释模型的决策吗？
可以。我们采用可解释 AI（XAI）方法，展示哪些因素驱动了每个决策，并记录模型的构建与测试方式。您的信用、风险与审计团队可在每个模型上线前进行审查。
你们如何检查偏差？
我们测试模型在您和监管机构关注的客户群体中的表现。若无正当理由而结果存在差异，我们会在发布前调整数据、特征或模型。
模型能实时阻止欺诈吗？
可以。欺诈与 AML 模型在交易发生时实时评分。可疑案件会被暂缓或转交您的调查人员，并附上模型标记的理由。
模型性能下降时怎么办？
市场与客户在变化，模型会漂移。我们监控性能与模型所见的数据，在任一发生变化时提醒您的团队，并通过经过测试的管道重新训练模型。
模型与特征归谁所有？
归您所有。我们为您编写的代码、特征、训练后的模型与文档，在每个里程碑付款后即归您所有。
从对话开始，而不是从合同开始。
告诉我们您需要构建、连接或保障什么。架构师会与您一起梳理，然后建议从何处入手。