AIシミュレーションエンジン：実際の履歴データでAI予測を検証

ビジネスプロセスにおけるAIの導入はますます高度になっていますが、AIモデルが真に信頼できる予測を行っていることをどのように確認できますか？Fortis AIは、 AIシミュレーションエンジン：組織が過去のデータに基づいて予測を検証できる強力なアプローチを導入します。これにより、AIモデルが実務に対応できるかどうかを事前に把握できます。

銀行、保険会社、エネルギー会社向けのアプリケーション

• 銀行 AIシミュレーションエンジンを活用して、住宅ローンのリスクをより正確に計算できます。過去の住宅ローンデータと外部要因を補完したシミュレーションを実行することにより、銀行はリスク評価と金利を確固たる数値で裏付けることができます。
• 保険会社 シミュレーションエンジンにより、既存のカバレッジ内のリスクと新しい保険約款の影響の両方について洞察を得ることができます。クレーム管理に対するシミュレーションを通じて、変更の影響を事前に計算し、損害ポートフォリオを最適化できます。
• エネルギー企業 は、エネルギー需要を正確に予測するという日々の課題に直面しています。短期的に供給を需要に合わせるだけでなく、長期的なエネルギー調達や生産能力の計画を、予測される動向に基づいて行う必要があります。この際、信頼性の高い予測モデルが極めて重要になります。AIシミュレーションエンジンを使用すると、エネルギー企業は、社内の消費データと、天気予報、市場価格、政策動向などの外部要因の両方を利用して、さまざまなシナリオを計算できます。これにより、モデルの信頼性に関する洞察が得られ、戦略的な意思決定をより適切に裏付けることができます。

強力なツールとしてのデジタルツイン

AIシミュレーションエンジンは、より広範なFortis AIのビジョンに適合します：
トレーニング、シミュレーション、分析、再トレーニング、運用。
企業はAIを活用して デジタルツイン 組織のデジタルツインを構築し、実際の導入前に将来のビジネス変更をデジタルでシミュレーションできます。詳細については、当社の詳細な記事「 デジタルツインとAI戦略 」もお読みください。

透明性と信頼性を基盤として

このアプローチのユニークな点は、シミュレーションエンジンが予測を分かりやすく、実証可能な信頼性をもって提示することです。過去のデータに基づいた予測と実際に達成された結果を比較することで、組織はAIモデルの予測能力を客観的に評価し、的を絞った改善を行うことができます。例えば株式のケースでは、モデルが現実とどれだけ近似しているかが即座にわかり、誤差範囲が許容できるほど小さい場合（例えば2%未満）にのみ、モデルは運用展開の準備が整ったと見なされます。

信頼できるAIを共に構築する

AIシミュレーションエンジンは、常にお客様固有のビジネスケースとデータに合わせて調整されます。Fortis AIは、どのデータ、シナリオ、検証が最も関連性が高いかを共にお客様と決定する形で、このソリューションをカスタムメイドで提供します。これは、ご要望やプロジェクトの複雑さに応じて、コンサルティングの形、または固定価格での提供となります。

詳細を知りたい、またはデモをご覧になりますか？

AIシミュレーションエンジンが貴社に何をもたらすかお知りになりたいですか？それとも、貴社の特定の業界における可能性についてご相談されたいですか？
お問い合わせ 無料デモまたは詳細情報については、こちらまで。

外部の参照情報：

バックテスト：定義、仕組み

とは何ですか デジタルツイン