De meilleures décisions de risque
Les modèles de scoring prédisent la probabilité de défaut et signalent les comportements de paiement inhabituels : vous acceptez les bons clients et détectez la fraude plus tôt.
Secteurs · Finance et banque
L’intelligence artificielle dans la finance : des décisions plus rapides, moins de risques
Banques, prêteurs et sociétés d’investissement utilisent le machine learning pour personnaliser le service client, gérer les risques, détecter la fraude, lutter contre le blanchiment et assurer la conformité réglementaire. Nous construisons les modèles derrière ces processus, des données de souscription aux décisions explicables, sur les marchés de capitaux, dans la banque commerciale et la finance personnelle.
- Des décisions de crédit en quelques secondes
- Modèles de risque et de fraude entraînés sur vos propres données
- Une explication pour chaque décision du modèle
- 57 % de notre équipe est titulaire d’un doctorat
- Entreprise allemande, conforme au RGPD
Parlons de votre projet
5,0 18 avis sur Clutch Lauréat des Go Global Awards
Ils nous font confiance : grandes entreprises, scale-ups et organisations à but non lucratif
Ce que vous y gagnez
Ce que l’IA change dans la finance
L’IA aide les organisations financières à améliorer l’expérience client, à réduire leurs coûts et à accroître leurs revenus.
Des tâches routinières automatisées
Le machine learning prend en charge les tâches répétitives comme les contrôles de souscription et la saisie de données, ce qui accroît la productivité et raccourcit les délais de décision.
Des offres adaptées à chaque client
Les données sur les préférences et le comportement des clients vous permettent de proposer messages, produits et offres sur mesure, qui renforcent la fidélité et réduisent l’attrition.
Ce que nous livrons
Des solutions d’IA pour les services financiers
Les cas d’usage les plus fréquents dans la banque, le crédit et l’investissement, et l’expertise que nous apportons à chacun.
- 01
Machine learning pour la souscription
Nous transformons des données hétérogènes, comme les séries temporelles, les transactions financières, les informations spatio-temporelles et les schémas comportementaux, en variables pour des modèles de scoring de risque de haute qualité.
- 02
Détection de fraude
Les paiements sans contact et in-app font croître le volume des transactions et le risque de fraude. Des modèles de machine learning détectent les activités frauduleuses dans ces flux de paiement.
- 03
Optimisation de la politique tarifaire et des KPI
Accepter plus de clients et plus de risque, ou rester prudent et protéger la rentabilité ? Des algorithmes d’optimisation répondent à ces questions pour la souscription, la finance et le marketing.
- 04
Des décisions d’IA interprétables
Les modèles modernes utilisent de nombreuses variables et sont difficiles à lire. Nous fournissons des outils qui expliquent leurs décisions, pour l’ensemble de la population ou pour un client donné.
- 05
Analyse comportementale
Des modèles qui segmentent les clients par comportement et par groupe de risque, pour comprendre leurs habitudes et agir de façon adaptée à chaque segment.
- 06
Enrichissement et fusion de données
Nous collectons, fusionnons et rationalisons des sources de données hétérogènes dans vos applications d’IA pour en accroître le pouvoir prédictif, par exemple avec des indices de risque géospatiaux par quartier et par région.
- 07
Expérience client personnalisée
Analyse des préférences et du comportement des clients, y compris les données des réseaux sociaux, pour concevoir des offres, des packages de services et des mesures de fidélisation sur mesure.
- 08
Chatbots et assistants conversationnels
Chatbots bancaires, assistants conversationnels et robo-advisors qui répondent rapidement aux clients et font gagner du temps à vos équipes de service.
- 09
NLP pour l’origination de deals
La recherche sémantique et le clustering de descriptions d’entreprises aident les analystes en private equity et en capital-risque à explorer des marchés de niche et à trouver les entreprises pertinentes.
Vous ne savez pas de quoi vous avez besoin ? Décrivez-nous le problème, nous vous recommanderons l’approche adaptée.
Parlons de votre projetÉtudes de cas
Toutes les études de casLes résultats obtenus pour nos clients
Finance · Machine learning
Modèle de scoring de crédit pour une société de prêts aux PME
800+variables issues de 14 sources de données
Un modèle de machine learning qui prédit le défaut des emprunteurs et automatise entièrement l’analyse des demandes de crédit. Il améliore la qualité du portefeuille de prêts et ramène le délai de décision de plusieurs heures à quelques secondes.
Lire l’étude de cas
Recherche sémantique d’entreprises pour le deal sourcing en private equity
1 semaine de travail d’analyste économisée par nouveau marché de niche
Une solution NLP de bout en bout qui permet aux fonds de private equity et de capital-risque de trouver et de regrouper les entreprises pertinentes selon leur activité réelle, et non selon un code sectoriel ou un mot-clé.
Analyse des réseaux sociaux pour les actions marketing d’une banque
Moins d’attrition la plupart des clients à risque conservés, selon le client
Un outil interactif qui analyse les données des réseaux sociaux pour révéler les centres d’intérêt, l’appartenance à des groupes sociaux et le profil démographique de l’audience, afin qu’une banque cible des offres qui fidélisent et réduisent l’attrition.
Modèle d’estimation des risques pour une compagnie d’assurance santé
Plus performant que les modèles statistiques de référence
Un modèle de réseau de neurones, entraîné sur cinq années consécutives de données médicales historiques, qui estime le risque de perte économique pour qu’un assureur santé spécialisé optimise sa politique tarifaire.
Prédiction de l’attrition des joueurs pour une plateforme de jeu en ligne
11,3 % taux d’attrition après les nouvelles stratégies de fidélisation
Un modèle de machine learning qui apprend le comportement des joueurs pendant la partie et prédit leur probabilité d’attrition sur un horizon donné, pour que la plateforme applique la stratégie de fidélisation la plus adaptée.
Pourquoi AI Superior
Une IA de niveau recherche, livrée avec la rigueur d’un éditeur de logiciels
Une démo, beaucoup de prestataires savent la construire. Le plus difficile est de faire fonctionner l’IA de façon fiable sur des données réelles, dans de vrais processus métier, et cela demande un autre type d’équipe.
01
Une équipe issue de la recherche
AI Superior a été fondée en 2019 par des chercheurs en IA, auteurs de publications et de brevets, et toute l’équipe travaille avec la même exigence scientifique.
- PhD57 %
- MSc28 %
- BSc15 %
02
Conçu pour aller en production
Chaque projet avance par étapes pour limiter les risques, avec une décision go/no-go à chaque jalon : le budget ne va qu’aux approches qui ont fait leurs preuves sur vos données.
4× notre taux de réussite en proof of concept, comparé à la moyenne du marché
03
Une équipe complète dès le premier jour
Stratégie, modèles et logiciel sont conçus par une seule équipe, donc rien ne se perd dans les passages de relais entre prestataires.
- Produit Product owner IA, business analyst, chef de projet
- Data Data scientists, ingénieurs ML, analyste BI
- Développement Ingénieurs logiciel, QA, DevOps
04
Vos données restent sous contrôle
Lorsque vos données ne doivent pas quitter votre organisation, nous nous appuyons sur des modèles privés auto-hébergés plutôt que sur des services d’IA tiers.
- RGPD, entreprise allemande
- LLM auto-hébergés
- Méthodes transparentes
Notre équipe
Les experts derrière votre projet
Votre projet est piloté par des data scientists et des ingénieurs seniors issus de la recherche, épaulés par nos équipes produit et développement.
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Dr. Sergey Sukhanov Chief Data Scientist Doctorat en machine learning, data scientist depuis 2013. Publications, brevets et plus de 30 cas d’usage d’IA mis en œuvre ; plusieurs distinctions de l’IEEE.
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Dr. Ivan Tankoyeu Chief Data Officer Doctorat en informatique. Distingué par l’IEEE GRSS Society, lauréat du Global AI Hackathon 2017, classé dans le TOP500 des data scientists sur Kaggle (2014).
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Sergio Frayle, M.Sc. Lead Data Scientist Master en IA, reconnaissance de formes et imagerie numérique ; plus de 7 ans d’expérience en traitement d’images et en vision par ordinateur, avec publications.
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Enrique Fernández, M.Sc. Expert ML senior Master en robotique et mécatronique ; conçoit et déploie des solutions d’IA complexes, notamment en vision par ordinateur et en NLP.
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Peter Luck, M.Sc. Consultant IA Master en Business Engineering et informatique ; chef de produit et chef de projet pour des produits de machine learning.
Avis clients
5,0 Noté 5,0 par ceux pour qui nous développons
18 avis vérifiés sur Clutch
“AI Superior a fait preuve d’un réel engagement pour nous livrer des solutions de grande qualité.”
Amélioration et maintenance de l’infrastructure de données d’une société de solutions de crédit : pipelines de données, modèles de ML et rapports sur mesure.
“J’apprécie leur approche, leur expertise et la qualité des informations qu’ils fournissent.”
Conseil en IA et en machine learning pour identifier les bons cas d’usage d’une entreprise de web design et de graphisme.
“Ce ne sont pas seulement d’excellents experts théoriques : ils livrent aussi, grâce à des compétences pratiques remarquables.”
Notre méthode
Un projet IA mené par étapes
Chaque étape se conclut par un résultat vérifiable, et vous ne décidez de la suivante qu’après avoir vu la précédente fonctionner. Vous gardez la main sur le périmètre et le budget.
- Une estimation avant tout engagementVous connaissez le périmètre et les résultats attendus avant le début du développement.
- Go/no-go après chaque étapeChaque étape se termine par un résultat vérifiable et une décision sur la suite.
- Des risques communiqués ouvertementNous partageons risques et opportunités dès que l’analyse les fait apparaître.
- Décision go / no-go
Cadrage
Nous analysons le problème métier avec vos équipes et définissons l’orientation de la solution.
Vous obtenez : Périmètre, approche et estimation globale de l’effort et des résultats attendus
- Décision go / no-go
Données et faisabilité
Nous découvrons votre équipe et vos données, et vérifions si l’IA est le bon outil pour ce problème.
Vous obtenez : Une évaluation des données et un verdict clair sur la faisabilité, avant tout développement
- Décision go / no-go
Proof of concept / MVP
Nous commençons petit, avec les données déjà disponibles, pour tester la solution en conditions réelles.
Vous obtenez : Des résultats mesurés sur vos propres données, de quoi décider en connaissance de cause s’il faut investir
- Décision go / no-go
Intégration et passage à l’échelle
Nous intégrons la solution à vos systèmes existants, affinons les modèles et les ajustons si nécessaire.
Vous obtenez : Une solution opérationnelle au sein de vos processus, compatible avec vos données et vos systèmes
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Évaluation
Nous examinons les résultats avec vous et veillons à ce qu’ils soient correctement interprétés.
Vous obtenez : Ce que la solution a apporté et ce qu’il faut améliorer ensuite
Prix et distinctions
Classée parmi les meilleures entreprises d’IA
Distinguée par des prix internationaux et par des plateformes B2B indépendantes qui classent les entreprises selon des avis clients vérifiés.
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Lauréat des Go Global Awards 2021 · International Trade Council -
Meilleur prestataire de services en data science et IA, Europe 2021 · German Business Awards -
Top entreprise d’intelligence artificielle 2023 · Clutch -
Top entreprise de machine learning 2023 · Clutch -
Clutch Champion Automne 2023 · Clutch -
Clutch Global Automne 2023 · Clutch -
Top entreprise BI et big data Allemagne 2023 · Clutch -
Top entreprise de services informatiques Allemagne 2023 · Clutch -
Top entreprises d’intelligence artificielle 2023 · TrueFirms -
Top entreprises de machine learning 2021 · Techreviewer -
Entreprises de services informatiques les plus évaluées Allemagne · The Manifest
Où l’IA crée-t-elle de la valeur dans la finance ?
Le plus souvent dans le service client personnalisé, la gestion des risques, la détection de fraude, la lutte contre le blanchiment et la conformité réglementaire. Ces usages concernent les marchés de capitaux, la banque commerciale et la finance personnelle.
Un modèle de machine learning peut-il prendre des décisions de crédit ?
Oui. Pour un prêteur spécialisé dans les PME, nous avons construit un modèle qui prédit la probabilité de défaut des emprunteurs à partir de plus de 800 variables issues de 14 sources de données. Il a surpassé les analystes crédit experts, amélioré la qualité du portefeuille de prêts à taux d’acceptation égal et réduit le délai de décision de plusieurs heures à quelques secondes.
Comment expliquer les décisions de l’IA aux clients et aux régulateurs ?
Nous fournissons des outils d’interprétabilité qui expliquent le raisonnement d’un modèle, pour l’ensemble de la clientèle ou pour un seul client. Des modèles complexes deviennent ainsi utilisables là où les décisions doivent être justifiées.
Nos données sont réparties entre de nombreux systèmes. Est-ce un problème ?
Non. Transformer des données hétérogènes en jeux de données prêts pour le machine learning est au cœur de notre travail. Nos modules d’enrichissement et de fusion combinent des sources comme les transactions, les séries temporelles et les données géospatiales pour améliorer la précision des modèles.
Comment menez-vous un projet d’IA dans une organisation financière ?
Nous suivons un cycle de vie de projet d’IA adapté des standards du développement logiciel, qui tient aussi compte de l’incertitude scientifique du machine learning. Chaque phase a ses propres objectifs et critères de qualité, qui doivent être atteints avant de passer à l’étape suivante.
Lancer votre projet
Dites-nous ce que l’IA doit accomplir pour votre entreprise
Partagez quelques informations et notre équipe IA s’occupe du reste. Voici la suite :
- Nous étudions votre demande et vous répondons par e-mail.
- Un appel avec un expert IA pour comprendre votre problème, vos données et vos objectifs.
- Une recommandation claire : l’approche proposée et une première estimation.
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