AI仿真引擎：使用真实历史数据验证您的AI预测
在企业流程中部署 AI 越来越复杂，但您如何确认 AI 模型确实能做出可靠的预测？Fortis AI 推出 AI 模拟引擎：一种强大的方法，帮助组织根据历史数据验证其预测。这样您可以在实际部署前确认 AI 模型是否已准备就绪。
面向银行、保险公司和能源公司的应用
- 银行 可以使用 AI 模拟引擎更精确地计算按揭风险。通过对历史按揭数据进行模拟，并结合外部因素，银行可以用确凿的数据支持其风险评估和利率设定。
- 保险公司 通过该模拟引擎，能够洞察现有保障范围内的风险以及新保单条款的影响。通过对理赔管理数据进行模拟，银行可以预先计算变更的影响，从而优化损失组合。
- 能源公司 能源企业每天都面临准确预测能源需求的挑战。他们不仅需在短期内将供给与需求匹配，还需在长期内根据预期发展采购能源并规划产能。可靠的预测模型在此至关重要。借助 AI 模拟引擎，能源公司可以使用内部用量数据和诸如天气预报、市场价格及政策动向等外部因素，模拟不同情景。由此可以评估模型的可靠性，并为战略决策提供更扎实的依据。
数字孪生：强大的辅助工具
AI 模拟引擎符合 Fortis AI 更广泛的愿景：
训练、模拟、分析、再训练、运行。
企业可以利用 AI 构建一个 数字孪生 组织，并先在数字环境中模拟未来的业务变化，然后再在现实中实施。另请参阅我们关于 数字孪生与 AI 战略 的详细文章以获取更多背景信息。
以透明性和可靠性为基础
该方法的独特之处在于：模拟引擎能使预测变得可见且可验证可靠。通过将基于历史数据的预测与实际实现的结果进行比较，组织可以客观评估并有针对性地改进其 AI 模型的预测能力。例如在股票案例中，可以直接看出模型与现实的接近程度——只有当误差率可接受地低（例如 <2%）时，模型才适合投入运营。
共同构建值得信赖的AI
AI 模拟引擎将始终根据您特定的业务案例和数据进行定制。Fortis AI 以定制化方式提供该解决方案，我们将与您共同确定最相关的数据、场景和验证方法。交付方式可通过咨询服务或固定价格项目，具体取决于您的需求和任务的复杂性。
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外部参考：
回测：定义，工作原理
什么是 数字孪生
