AI Simuleringsmotor: Valider dine AI-prognoser med ægte historiske data
Brugen af AI i forretningsprocesser bliver stadig mere avanceret, men hvordan sikrer du dig, at dine AI-modeller rent faktisk leverer pålidelige forudsigelser? Fortis AI introducerer AI Simuleringsmotor: en kraftfuld tilgang, der gør det muligt for organisationer at validere deres prognoser ved hjælp af historiske data. På den måde ved du på forhånd, om dine AI-modeller er klar til praksis.
Applikationer til banker, forsikringsselskaber og energiselskaber
- Banker kan implementere AI-simuleringsmotoren til mere præcist at beregne risici ved realkreditlån. Ved at udføre simuleringer på historiske realkreditdata, suppleret med eksterne faktorer, kan banker underbygge deres risikovurdering og rentesatser med konkrete tal.
- Forsikringsselskaber få indsigt i både risici inden for eksisterende dækninger og effekten af nye policevilkår med simulationsmotoren. Ved at simulere deres skadesadministration kan de på forhånd beregne virkningen af ændringer og dermed optimere skadesporteføljen.
- Energiselskaber står dagligt over for udfordringen med at forudsige energibehovet nøjagtigt. De skal ikke kun afstemme udbud og efterspørgsel på kort sigt, men også indkøbe energi og planlægge produktionskapacitet på længere sigt baseret på forventede udviklinger. Pålidelige forudsigelsesmodeller er afgørende her. Med AI-simuleringsmotoren kan energiselskaber gennemregne forskellige scenarier ved hjælp af både interne forbrugsdata og eksterne faktorer som vejrudsigter, markedspriser og politiske udviklinger. Dette skaber indsigt i modellernes pålidelighed og gør det muligt at underbygge strategiske beslutninger bedre.
En digital tvilling som et kraftfuldt værktøj
AI Simuleringsmotoren passer ind i den bredere Fortis AI-vision:
Træn, Simuler, Analyser, Gen-træn, Drift.
Virksomheder kan med AI opbygge en digital tvilling af deres organisation, og dermed simulere fremtidige forretningsændringer digitalt, før de implementeres i virkeligheden. Læs også vores omfattende artikel om Digitale Twins og AI-strategi for mere baggrund.
Gennemsigtighed og pålidelighed som fundament
Det unikke ved denne tilgang: simuleringsmotoren gør prognoser gennemskuelige og beviseligt pålidelige. Ved at sammenligne forudsigelser baseret på historiske data med faktisk realiserede resultater, kan organisationer objektivt vurdere og målrettet forbedre deres AI-models forudsigelsesevne. I for eksempel et aktiescenarie, fremgår det straks, hvor tæt en model nærmer sig virkeligheden — og først når fejlmarginen er acceptabelt lille (for eksempel <2%), er modellen klar til operationel implementering.
Sammen bygger vi pålidelig AI
AI-simuleringsmotoren tilpasses altid til din specifikke forretningscase og data. Fortis AI leverer denne løsning som skræddersyet, hvor vi sammen med dig bestemmer, hvilke data, scenarier og valideringer der er mest relevante. Dette kan ske i form af konsulentbistand eller baseret på en fast pris, afhængigt af dine ønsker og opgavens kompleksitet.
Vil du vide mere eller se en demo?
Ønsker du at vide, hvad AI-simuleringsmotoren kan betyde for din organisation? Eller ønsker du en dialog om mulighederne for din specifikke branche?
Kontakt os for en uforpligtende demo eller mere information.
Eksterne referencer:
Backtesting: Definition, Sådan fungerer det
Hvad er en Digital tvilling
