Artificiel Intelligence en finance

L'expérience pratique et la formation théorique nous permettent de représenter correctement divers types de données hétérogènes dans des ensembles de données d'apprentissage automatique prêts à l'emploi. Nous perfectionnons l’art de l’ingénierie des fonctionnalités pour les données de séries chronologiques, les transactions financières, les informations spatio-temporelles, les modèles comportementaux et bien d’autres encore. Un modèle de notation des risques de haute qualité est l’un des facteurs clés de succès en matière de gestion des risques. Nos data scientists de niveau doctorat en apprentissage automatique peuvent former et valider correctement un modèle de notation des risques qui aura une vue complète de l'assuré.

Vous recherchez un plus grand nombre de clients et êtes prêt à prendre plus de risques ou plutôt à rester prudent et à optimiser la rentabilité par d'autres moyens, par exemple en augmentant la prime ? Toutes ces questions pertinentes pour la souscription, la finance et le marketing peuvent trouver une réponse à l'aide de la science des données par un algorithme d'optimisation pour améliorer encore l'économie unitaire de votre entreprise.

En raison du nombre élevé de variables et de la complexité des algorithmes modernes d’apprentissage automatique, il est difficile d’interpréter le raisonnement et les décisions prises par les modèles d’apprentissage automatique. AI Superior peut aider à surmonter ce problème. Nous pouvons fournir un outil qui donne une explication soit sur l'ensemble de la population, soit pour un client individuel. Nous travaillons avec une grande variété de méthodes pour n'en citer que quelques-unes : réseaux de neurones, gradient boosting, random forest.

Pour comprendre les modèles de comportement de vos clients et les risques qui leur sont associés, AI Superior propose un package d'analyse comportementale. Basé sur des modèles d'apprentissage automatique sophistiqués, il vous permet d'obtenir des informations plus approfondies sur le comportement de vos clients, de les segmenter en fonction de leur affectation à un groupe à risque particulier et de prendre des mesures pertinentes. Un exemple typique d'application d'une telle analyse est une notation du style de conduite où le comportement de chaque conducteur est analysé afin d'obtenir des profils de conduite et le risque d'accident qui leur est associé. Une telle analyse nécessite des données télématiques obtenues à partir d'un capteur installé ou d'un smartphone. Alternativement,…

AI Superior contribue à améliorer la puissance prédictive de vos modèles en fournissant des services d'enrichissement des données. Il comprend des modules d'enrichissement et de fusion de données permettant de collecter, fusionner et rationaliser diverses données hétérogènes vers vos applications d'IA. Cela permet de nombreux cas d'utilisation tels que : Génération d'indices de risque géospatiaux pour explorer les districts et les régions sur la carte et consommer des données démographiques, des statistiques gouvernementales, des informations publiques et des informations relatives aux infrastructures Des données basées sur l'imagerie satellite pour l'évaluation des risques liés aux propriétés, par exemple des arbres tombés ou prévision des inondations, prévision des crises et autres.