AI Simulations Engine: Validér dine AI-prognoser med ægte historiske data
Anvendelsen af AI i forretningsprocesser bliver stadigt mere avanceret, men hvordan kan du være sikker på, at dine AI-modeller virkelig 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.
Anvendelser for banker, forsikringsselskaber og energivirksomheder
- Banker kan bruge AI-simulationsmotoren til at beregne risici ved realkreditlån mere præcist. Ved at køre simulationer på historiske realkreditdata, suppleret med eksterne faktorer, kan bankerne underbygge deres risikovurderinger og rentesatser med konkrete tal.
- Forsikringsselskaber få indsigt med simuleringsmotoren i både risici inden for eksisterende dækninger og effekten af nye policerbetingelser. Ved at køre simuleringer på deres skadeadministration kan de forud beregne konsekvenserne af ændringer og dermed optimere skadeporteføljen.
- Energiselskaber står dagligt over for udfordringen med præcist at forudsige energiefterspørgslen. De skal ikke kun tilpasse udbuddet til efterspørgslen på kort sigt, men også købe energi og planlægge produktionskapacitet på længere sigt baseret på forventede udviklinger. Pålidelige prognosemodeller er her afgørende. Med AI Simuleringsmotoren kan energiselskaber beregne forskellige scenarier ved hjælp af både interne forbrugsdata og eksterne faktorer som vejrprognoser, markedspriser og politiske tiltag. Det skaber indsigt i modellernes pålidelighed og gør det muligt at træffe bedre underbyggede strategiske beslutninger.
En digital tvilling som et kraftfuldt værktøj
AI-simuleringsmotoren indgår i den bredere Fortis AI-vision:
Træn, Simuler, Analyser, Retræn, Drift.
Virksomheder kan med AI opbygge en digital tvilling af deres organisation og dermed først simulere fremtidige forretningsændringer digitalt, før de gennemføres i virkeligheden. Læs også vores dybdegående artikel om Digitale tvillinger og AI-strategi for mere baggrund.
Gennemsigtighed og pålidelighed som fundament
Det unikke ved denne tilgang: simuleringsmotoren gør prognoser gennemsigtige og dokumenterbart pålidelige. Ved at sammenligne forudsigelser baseret på historiske data med faktisk realiserede resultater kan organisationer objektivt vurdere og målrettet forbedre det forudsigende potentiale i deres AI-model. I for eksempel en aktiesag bliver det straks tydeligt, hvor tæt en model ligger på virkeligheden — og først når fejlmarginen er acceptabelt lille (for eksempel <2 %), er modellen klar til operationel anvendelse.
Sammen bygger vi pålidelig AI
AI-simuleringsmotoren tilpasses altid din specifikke forretningscase og data. Fortis AI leverer denne løsning som skræddersyet arbejde, hvor vi i samarbejde med dig afgør, hvilke data, scenarier og valideringer der er mest relevante. Dette kan leveres som rådgivning eller på basis af en fast pris, afhængigt af dine ønsker og opgavens kompleksitet.
Vil du vide mere eller se en demo?
Vil du vide, hvad AI-simuleringsmotoren kan betyde for din organisation? Eller vil du drøfte mulighederne i din specifikke branche?
Kontakt os kontakt os for en uforpligtende demo eller flere oplysninger.
Eksterne referencer:
Backtesting: Definition, Hvordan det virker
Hvad er en Digital tvilling
