AI-simuleringsmotor: Validera dina AI-prognoser med verkliga historiska data

Användningen av AI i affärsprocesser blir alltmer avancerad, men hur kan du vara säker på att dina AI-modeller verkligen levererar tillförlitliga förutsägelser? Fortis AI introducerar AI-simuleringsmotoren kraftfull metod som gör det möjligt för organisationer att validera sina prognoser med historiska data. Så vet du i förväg om dina AI-modeller är redo för praktisk användning.

Tillämpningar för banker, försäkringsbolag och energiföretag

• Banker kan använda AI-simuleringsmotorn för att beräkna risker vid bolån mer noggrant. Genom att köra simuleringar på historiska bolåneuppgifter, kompletterade med externa faktorer, kan banker underbygga sina riskbedömningar och räntevillkor med hårda data.
• Försäkringsbolag får med simuleringsmotorn insikt i både risker inom befintliga täckningar och effekten av nya försäkringsvillkor. Genom att simulera på sin skadeadministration kan de i förväg räkna igenom konsekvenserna av förändringar och därigenom optimera skadeportföljen.
• Energibolag står dagligen inför utmaningen att noggrant förutse energiefterfrågan. De måste inte bara anpassa tillgången till efterfrågan på kort sikt, utan även köpa energi och planera produktionskapacitet på längre sikt baserat på förväntade utvecklingar. Tillförlitliga prognosmodeller är avgörande för detta. Med AI Simuleringsmotorn kan energibolag beräkna olika scenarier genom att använda både interna förbrukningsdata och externa faktorer såsom väderprognoser, marknadspriser och politiska utvecklingar. På så sätt fås insikt i modellernas tillförlitlighet och strategiska beslut kan underbyggas bättre.

En digital tvilling som kraftfullt verktyg

AI-simuleringsmotorn passar in i den bredare Fortis AI-vyn:
Träna, simulera, analysera, omträna, driftssätta.
Företag kan med hjälp av AI bygga en digital tvilling av sin organisation och därigenom först simulera framtida affärsförändringar digitalt innan de genomförs i verkligheten. Läs också vår djupgående artikel om Digitala tvillingar och AI-strategi för mer bakgrund.

Transparens och tillförlitlighet som grund

Det som är unikt med denna metod är att simuleringsmotorn gör prognoserna tydliga och påvisbart tillförlitliga. Genom att jämföra prognoser baserade på historiska data med faktiskt uppnådda resultat kan organisationer objektivt bedöma och målmedvetet förbättra sina AI-modellers prediktiva kapacitet. I exempelvis ett aktiecase blir det omedelbart tydligt hur nära en modell ligger verkligheten — och först när felmarginalen är acceptabelt liten (till exempel <2 %) är modellen redo att tas i operativt bruk.

Bygga pålitlig AI tillsammans

AI-simuleringsmotorn anpassas alltid till ditt specifika affärsfall och dina data. Fortis AI levererar denna lösning som skräddarsytt arbete, där vi tillsammans med dig avgör vilka data, scenarier och valideringar som är mest relevanta. Detta kan ske som konsultinsats eller på basis av ett fast pris, beroende på dina önskemål och uppdragets komplexitet.

Vill du veta mer eller se en demo?

Vill du veta vad AI-simuleringsmotorn kan innebära för din organisation? Eller vill du diskutera möjligheterna för din specifika bransch?
Kontakta oss för en kostnadsfri demo eller mer information.

Externa referenser:

Backtesting: Definition, Hur det fungerar

Vad är en Digital tvilling