AI-simulationsmotor: Validér dine AI-prognoser med ægte historiske data

Anvendelsen af AI i forretningsprocesser bliver stadig mere avanceret, men hvordan kan du være sikker på, at dine AI-modeller rent faktisk leverer pålidelige forudsigelser? Fortis AI introducerer AI-simuleringsmotoren: en effektiv metode, som gør det muligt for organisationer at validere deres prognoser ved hjælp af historiske data. På den måde kan du på forhånd se, om dine AI-modeller er klar til praksis.

Anvendelser for banker, forsikringsselskaber og energivirksomheder

• Banker kan anvende AI-simulationsmotoren til at beregne risici ved realkreditlån mere præcist. Ved at udføre simuleringer på historiske realkreditdata, suppleret med eksterne faktorer, kan bankerne underbygge deres risikovurderinger og rentesatser med konkrete tal.
• Forsikringsselskaber får med simulationsmotoren indsigt i både risici inden for eksisterende dækninger og effekten af nye forsikringsvilkår. Ved at køre simuleringer på deres skadesadministration kan de på forhånd beregne konsekvenserne af ændringer og dermed optimere skadeporteføljen.
• Energivirksomheder står dagligt over for udfordringen med at forudsige energiefterspørgslen præcist. De skal ikke blot på kort sigt tilpasse udbuddet til efterspørgslen, men også indkøbe energi på længere sigt og planlægge produktionskapacitet på baggrund af forventede udviklinger. Pålidelige prognosemodeller er afgørende i den forbindelse. Med AI-simulationsmotoren kan energivirksomheder beregne forskellige scenarier ved hjælp af både interne forbrugsdata og eksterne faktorer såsom vejrudsigter, markedspriser og politiske udviklinger. På den måde opnås der indsigt i modellernes pålidelighed, og strategiske beslutninger kan træffes på et bedre grundlag.

En digital tvilling som et effektivt værktøj

AI-simuleringsmotoren indgår i den bredere Fortis AI-vision:
Træn, simulér, analysér, gen-træn, implementér.
Virksomheder kan med AI opbygge en digital tvilling af deres organisation og dermed først simulere fremtidige forretningsændringer digitalt, før de gennemfører dem i virkeligheden. Læs også vores omfattende artikel om Digitale tvillinger og AI-strategi for at få mere baggrundsviden.

Gennemsigtighed og pålidelighed som grundlag

Det unikke ved denne tilgang er, at simuleringsmotoren gør prognoser forståelige og dokumenteret pålidelige. Ved at sammenligne forudsigelser baseret på historiske data med de faktiske resultater kan organisationer objektivt vurdere AI-modellens prædiktive evne og målrettet forbedre den. I eksempelvis en aktiecase bliver det med det samme tydeligt, hvor tæt modellen kommer 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 dine data. Fortis AI leverer denne løsning som en skræddersyet løsning, hvor vi sammen med dig fastlægger, hvilke data, scenarier og valideringer der er mest relevante. Det kan ske i form af rådgivning eller til 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 inden 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