面向股票市场的 AI 仿真引擎

人工智能模拟引擎:使用真实历史数据验证您的人工智能预测

人工智能在业务流程中的应用日益先进,但您如何确定自己的AI模型确实能够做出可靠的预测?Fortis AI推出了 AI模拟引擎:一种强大的方法,帮助组织利用历史数据验证预测结果。这样,您就能提前确认AI模型是否已做好投入实际应用的准备。

面向银行、保险公司和能源企业的应用

  • 银行 可以使用人工智能模拟引擎,更准确地计算抵押贷款风险。通过基于历史抵押贷款数据并结合外部因素进行模拟,银行可以用硬数据为风险评估和利率制定提供依据。
  • 保险公司 可以通过模拟引擎了解现有保障范围内的风险,以及新的保单条款所产生的影响。基于理赔管理数据进行模拟后,保险公司可以提前测算条款变更的影响,从而优化理赔业务组合。
  • 能源企业 每天都面临着准确预测能源需求的挑战。他们不仅需要在短期内根据需求调整供应,还必须基于预期的发展趋势,在更长周期内采购能源并规划生产能力。可靠的预测模型在这一过程中至关重要。借助 AI 仿真引擎,能源企业可以利用内部消费数据以及天气预报、市场价格和政策变化等外部因素,对不同情景进行推演。这样不仅能够了解模型的可靠性,还能为战略决策提供更有力的依据。

数字孪生:强大的工具

AI模拟引擎契合Fortis AI更广泛的愿景:
训练、模拟、分析、再训练、运营。
企业可以利用AI构建组织的 数字孪生 ,从而在实际实施未来的业务变革之前,先通过数字方式进行模拟。另请阅读我们关于 数字孪生与AI战略 的详细文章,了解更多背景信息。

以透明度和可靠性为基础

这种方法的独特之处在于:模拟引擎能够让预测过程清晰可见,并以可验证的方式证明其可靠性。通过将基于历史数据做出的预测与实际达成的结果进行比较,组织可以客观评估AI模型的预测能力,并有针对性地加以改进。例如,在股票案例中,模型与现实的接近程度可以一目了然——只有当误差率足够小并达到可接受范围(例如低于2%)时,模型才适合投入运营。

共同构建可靠的人工智能

AI模拟引擎始终会根据您的具体业务案例和数据进行定制。Fortis AI以定制化方式提供这一解决方案,并与您共同确定最相关的数据、场景和验证方法。根据您的需求和项目复杂程度,服务可以咨询项目或固定价格项目的形式提供。

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外部参考资料:

回测:定义及工作原理

什么是 数字孪生

杰拉德

Gerard 是一名活跃的人工智能顾问和管理者。凭借在大型组织中积累的丰富经验,他能够非常迅速地分析问题并推进解决方案的制定。结合其经济学背景,他能够确保所做决策符合商业实际并具备合理性。