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

Användningen av AI i affärsprocesser blir allt mer avancerad, men hur kan ni vara säkra på att era AI-modeller verkligen gör tillförlitliga prognoser? Fortis AI introducerar AI-simuleringsmotor: ett kraftfullt arbetssätt som gör det möjligt för organisationer att validera sina prognoser med hjälp av historiska data. På så sätt vet ni i förväg om era AI-modeller är redo för praktisk användning.

Tillämpningar för banker, försäkringsbolag och energiföretag

• Banker kan använda AI-simuleringsmotorn för att beräkna risker vid hypotekslån mer exakt. Genom att utföra simuleringar på historiska hypotekslånedata, kompletterade med externa faktorer, kan banker underbygga sina riskbedömningar och räntesatser med konkreta siffror.
• Försäkringsbolag får med simuleringsmotorn insikt i både riskerna i befintliga försäkringsskydd och effekten av nya försäkringsvillkor. Genom simuleringar baserade på sin skadeadministration kan de i förväg beräkna effekten av förändringar och därmed optimera skadeportföljen.
• Energiföretag står dagligen inför utmaningen att noggrant förutsäga energiefterfrågan. De måste inte bara på kort sikt anpassa utbudet efter efterfrågan, utan även köpa in energi på längre sikt och planera produktionskapaciteten utifrån förväntad utveckling. Tillförlitliga prognosmodeller är avgörande i detta sammanhang. Med AI-simuleringsmotorn kan energiföretag beräkna olika scenarier med hjälp av både interna förbrukningsdata och externa faktorer som väderprognoser, marknadspriser och politiska utvecklingar. På så sätt skapas insikt i modellernas tillförlitlighet, och strategiska beslut kan fattas på bättre underlag.

En digital tvilling som ett kraftfullt verktyg

AI-simuleringsmotorn ingår i den bredare Fortis AI-visionen:
Träna, simulera, analysera, träna om, driftsätt.
Med AI kan företag bygga en digital tvilling av sin organisation och på så sätt först simulera framtida verksamhetsförändringar digitalt innan de genomför dem i verkligheten. Läs även vår utförliga artikel om Digitala tvillingar och AI-strategi för mer bakgrund.

Transparens och tillförlitlighet som grund

Det unika med detta arbetssätt är att simuleringsmotorn gör prognoserna begripliga och bevisligen tillförlitliga. Genom att jämföra förutsägelser baserade på historiska data med de resultat som faktiskt uppnåddes kan organisationer objektivt bedöma AI-modellens prediktiva förmåga och förbättra den på ett målinriktat sätt. I exempelvis ett aktiecase blir det direkt tydligt hur nära modellen ligger verkligheten – och först när felmarginalen är tillräckligt liten (till exempel <2 %) är modellen redo att tas i operativ drift.

Tillsammans bygger vi tillförlitlig AI

AI-simuleringsmotorn anpassas alltid efter ert specifika affärsfall och era data. Fortis AI levererar denna lösning som ett skräddarsytt upplägg, där vi tillsammans med er avgör vilka data, scenarier och valideringar som är mest relevanta. Detta kan ske i form av konsulttjänster eller till ett fast pris, beroende på era önskemål och uppdragets komplexitet.

Vill ni veta mer eller se en demonstration?

Vill ni veta vad AI-simuleringsmotorn kan innebära för er organisation? Eller vill ni diskutera möjligheterna inom just er bransch?
Kontakta oss för en förutsättningslös demonstration eller mer information.

Externa referenser:

Backtesting: Definition, så fungerar det

Vad är en Digital tvilling