AI-simuleringsmotor: Valider AI-prognosene dine med ekte historiske data
Bruken av AI i forretningsprosesser blir stadig mer avansert, men hvordan kan du være sikker på at AI-modellene dine virkelig gir pålitelige spådommer? Fortis AI introduserer AI-simuleringsmotoren kraftig tilnærming som gjør det mulig for organisasjoner å validere prognosene sine ved hjelp av historiske data. Slik vet du på forhånd om AI-modellene dine er klare for praksis.
Anvendelser for banker, forsikringsselskaper og energiselskaper
- Banker kan bruke AI-simuleringsmotoren for å beregne risikoer knyttet til boliglån mer nøyaktig. Ved å kjøre simuleringer på historiske boliglånsdata, supplert med eksterne faktorer, kan bankene underbygge sine risikovurderinger og renter med harde tall.
- Forsikringsselskaper får med simuleringsmotoren innsikt i både risikoer innen eksisterende dekninger og effekten av nye polisevilkår. Ved å simulere på sine skadeoppgjørsregistre kan de beregne virkningen av endringer på forhånd og dermed optimalisere skadeporteføljen.
- Energiselskaper Står daglig overfor utfordringen med å forutsi energietterspørselen nøyaktig. De må ikke bare matche tilbudet med etterspørselen på kort sikt, men også kjøpe energi på lengre sikt og planlegge produksjonskapasitet basert på forventede utviklinger. Pålitelige prognosemodeller er avgjørende for dette. Med AI Simulasjonsmotoren kan energiselskaper beregne ulike scenarier ved å bruke både interne forbruksdata og eksterne faktorer som værvarsler, markedspriser og politiske endringer. Slik oppnår man innsikt i modellens pålitelighet og kan underbygge strategiske beslutninger bedre.
En digital tvilling som et kraftfullt verktøy
AI-simuleringsmotoren passer inn i Fortis AIs bredere visjon:
Tren, simuler, analyser, retren, drift.
Bedrifter kan med AI bygge en digital tvilling av sin organisasjon, og dermed først simulere fremtidige forretningsendringer digitalt før de implementeres i virkeligheten. Les også vår grundige artikkel om Digitale tvillinger og AI-strategi for mer bakgrunn.
Åpenhet og pålitelighet som grunnlag
Det unike med denne tilnærmingen er at simuleringsmotoren gjør prognosene synlige og dokumenterbart pålitelige. Ved å sammenligne prediksjoner basert på historiske data med faktiske realiserte resultater, kan organisasjoner objektivt vurdere og målrettet forbedre det prediktive potensialet til sine AI-modeller. I for eksempel en aksje-case blir det umiddelbart klart hvor nærme en modell er virkeligheten — og først når feilmarginen er akseptabelt lav (for eksempel <2 %) er modellen klar for operasjonell bruk.
Sammen bygger vi pålitelig AI
AI-simuleringsmotoren tilpasses alltid din spesifikke forretningssak og data. Fortis AI leverer denne løsningen som skreddersøm, der vi i samarbeid med deg avgjør hvilke data, scenarier og valideringer som er mest relevante. Dette kan leveres som rådgivning eller på fastprisbasis, avhengig av dine ønsker og oppdragets kompleksitet.
Vil du vite mer eller se en demo?
Vil du vite hva AI-simuleringsmotoren kan bety for din organisasjon? Eller ønsker du en samtale om mulighetene for din spesifikke bransje?
Ta kontakt for en uforpliktende demo eller mer informasjon.
Eksterne referanser:
Backtesting: Definisjon, Hvordan det fungerer
Hva er en Digital tvilling
