AI Implementation
Levert i produksjon.
En fungerende KI-applikasjon, modell eller automatisert prosess for en definert finansiell arbeidsflyt, med integrasjoner og kontroller.
Finanssektoren
Vi bygger finansiell KI.Og dataene bak den.
Fra assistenter for kunder og ansatte til dokumentforståelse, agentbasert drift, beslutningssystemer og spesialiserte modeller: YPAI gjør finansielle arbeidsflyter om til KI i produksjon.
Teamene våre i AI Data & Evaluation samler inn, annoterer og evaluerer de finansielle, flerspråklige og spesialiserte dataene bak disse systemene.
Kjøp hver tjenestelinje for seg. Koble dem sammen når ytelsen avhenger av både systemet og dataene.
Hvorfor finansiell KI stopper opp i produksjon
En pilot imponerer. Produksjon stiller tre vanskeligere spørsmål.
-
Var dataene noen gang institusjonens egne?
Generiske korpus inneholder ikke produktterminologien din, de dårlige skanningene dine, de sjeldne hendelsene eller unntakene dine. En modell som ikke har sett dem, feiler på dem.
-
Respekterer systemet fullmaktene?
Et svar fra utenfor de godkjente kildene, eller en handling utover brukerens rettigheter, er en kontrollsvikt før det er en modellsvikt.
-
Blir noe testet før lansering?
Uten et evalueringssett som representerer produksjon, går hver endring i modell, prompt, gjenfinning eller verktøy ut på magefølelse.
Kjøp systemet. Kjøp dataene. Eller begge deler, fra ett team.
AI Data & Evaluation
Sporbar gjennom hele livsløpet.
Samtalene, dokumentene, taksonomiene, evalueringssettene og den spesialiserte kontrollen som trener, tester og forbedrer finansiell KI.
Connected Delivery
Ett team eier feilen.
Systemet og dataene det kjører på, bygget og rettet av de samme menneskene.
- 150+ Språk i nettverket av bidragsytere
- 210 000+ Bidragsytere i nettverket
- 50+ Land i nettverket av bidragsytere
Drevet fra Norge, lagringssted i EØS som standard.
Systemet, åpnet
Dette er det vi bygger. Og det det kjører på.
En rådgiverassistent i en autentisert kundeøkt. Delen som svarer og handler, er bygget for institusjonen. Delen som lærer, er trent på finansielle data produsert og evaluert for den.
Rådgiver
Hvilke av denne kundens kontoer går over til den nye prislisten 1. oktober?
Verktøy account_lookup(client) 3 kontoer returnert
Assistent
To sparekontoer går over til den nye prislisten 1. oktober. Depotkontoen berøres ikke.
Prisliste v14 §3.2Kontoregister
Forespørsel om gebyrfritak Sendt til kundeansvarlig for godkjenning Venter på godkjenning
Denne utvekslingen og variantene av den kjøres på nytt som evalueringssett før hver lansering
Illustrasjon av et system YPAI bygger. Ingen institusjon, kunde eller post er ekte.
-
Svarer bare fra godkjente kilder, handler bare innenfor rådgiverens fullmakter
Gjenfinning i prislisten og kontoregisteret, med kildehenvisning i teksten. Gebyrfritaket sendes til kundeansvarlig fordi institusjonens regler sier det.
-
Forstår spørsmålet slik en bankansatt stiller det
Tilpasset og testet på finansielle samtaler, vanskelige spørsmål og regionale språkvarianter.
-
Testet før hver lansering
De samme utvekslingene, med vanskelige varianter, utgjør evalueringssettet. En endring i modell, prompt, gjenfinning eller verktøy består det settet, ellers blir den ikke lansert.
Der finansiell KI gjør seg fortjent til plassen.
Fire arbeidsflyter vi oftest bygger for. Hver er et eget system på egne data, innenfor institusjonens egne regler.
Dokumenter og finansiell drift
Ustrukturert finansielt materiale gjort om til en kontrollert arbeidsflyt, med kontroll der den hører hjemme.
- System
- Arbeidsflyter for kundekontroll (KYC og KYB), onboarding og søknadsbehandling, lånesaker, skadesaker, avstemming og støtte til myndighetsrapportering.
- Data
- Annoterte dokumenter, fasit for uttrekk, relasjoner mellom enheter, unntakstaksonomier og vanskelige negative eksempler.
Innsikt for kunder og ansatte
Assistenter som svarer fra godkjent kunnskap og eskalerer etter dine regler.
- System
- Assistenter i digitalbank, støtte i kundesenter, rådgiverassistenter, retningslinjeassistenter, oppsummering av samtaler.
- Data
- Finansielle samtaler, intensjoner, enheter, vanskelige spørsmål og regionale språkvarianter.
Økonomisk kriminalitet, identitet og risiko
Sterkere signaler, mindre unødvendig støy, og viktige beslutninger som forblir etterprøvbare.
- System
- Antihvitvasking og transaksjonsovervåking, støtte til svindeletterforskning, bistand ved sanksjons- og mediesøk, assistenter for etterforskere, kalibrering av terskler.
- Data
- Evalueringssett fra sakshistorikk bygget rundt falske negative, varselstøy og ujevn ytelse på tvers av produkter og markeder.
Markeder, analyse og beslutningsstøtte
Analysearbeid komprimert uten å miste koblingen til kilde, beregning og kontroll.
- System
- Analyseassistenter for regnskapsrapporter og nyheter, kreditt- og investeringsanalyse, utkast til notater og styresaker.
- Data
- Interne registre, lisensierte markedskilder, avdelingens egne metoder og vurderte svar.
AI Implementation
Bygg systemet.
Assistenter, dokument-KI, agenter for arbeidsflyt, beslutningsmodeller og skreddersydde applikasjoner, levert i produksjon.
AI Data & Evaluation
Bygg dataene systemet kjører på.
Finansielle samtaler, dokumenter, taksonomier, evalueringssett og spesialisert kontroll, sporbart gjennom modellens livsløp.
- Observer feilen
- Isoler gapet
- Produser dataene
- Forbedre systemet
- Kjør evalueringen på nytt
- Lanser
Connected Delivery
Når feilen ligger i dataene, retter teamet som bygde systemet dataene.
En dokumenttype som mangler i treningssettet, en språkvariant som ikke støttes, svake merkinger, et evalueringssett som ikke representerer produksjon. Ingen overlevering mellom en systemintegrator, en modelleverandør, et annoteringsselskap og en evalueringsleverandør. Hver tjenestelinje kan fortsatt kjøpes for seg.
Inne i din institusjon
Bygget i Norge, for institusjoner som svarer til europeiske tilsynsmyndigheter.
Kommersielle modell-API-er, administrerte bedriftsplattformer, modeller med åpne vekter eller egendriftede modeller, eller en rutet kombinasjon. Offentlig sky, privat sky, lokalt eller hybrid.
- Behandling
- I EØS der det kreves
- Miljø
- Din private sky, lokalt eller hybrid
- Nøkler
- Kundestyrte for alle lagre YPAI kontrollerer
- Eksisterende systemer
- Koblet til slik de er
Før en pilot starter, definerer YPAI den aksepterte arbeidsenheten og knytter måleparametere, terskler og en lanseringsport til den. En modell er godkjent når den løser den finansielle oppgaven på avtalt nivå, ikke når den gir en imponerende demonstrasjon.
Arbeider innenfor GDPR (personvernforordningen), DORA, EU AI Act (KI-forordningen), forpliktelser om antihvitvasking og kundekontroll (AML og KYC), MiFID II og dine egne standarder for modellrisiko og utkontraktering. Disse forpliktelsene bestemmer hvordan arbeidet gjennomføres.
Perspektiver
Det vi forteller institusjoner før de starter.
Kom til oss med det finansielle arbeidet som må endres.
Start med en arbeidsflyt, en prototype, en modell, et datagap eller en feil i produksjon. YPAI definerer den korteste troverdige veien fra dagens situasjon til en målbar utrulling i produksjon.
- Definer
- Utform
- Bevis
- Bygg
- Lanser
- Forbedre
Piloter avgrenses etter din spesifikasjon. Omfang og kommersielle vilkår avtales per prosjekt før piloten starter, hver pilot har et arbeidsomfang (SOW), akseptkriterier og en databehandleravtale, og produksjon er en egen beslutning etter vurdering og aksept av piloten.
Innen bank, betaling, utlån, forsikring, kapital- og formuesforvaltning, kapitalmarkeder, finansteknologi og finansiell infrastruktur.
Opplysninger i henvendelser behandles konfidensielt.
Avgrens et KI-prosjekt i finans Én beskrivelse. En prosjektleder leser den, ikke en kø.
Før du avgrenser
Det institusjoner spør om før de avgrenser.
Fem spørsmål vi hører i den første samtalen. Resten besvares der.
Kan dataene våre bli i EØS, eller i vårt eget miljø?
Ja. Prosjektspesifikke kontroller for behandling, tilgang, lagring, kontroll og leveranse utformes etter dataklassifiseringen og institusjonens krav, og defineres før tilgang gis. Oppsett i EØS, i kundens miljø, i privat sky, lokalt og hybrid vurderes og implementeres per brukstilfelle.
Trenger hvert prosjekt generativ KI?
Bare der det er det sterkeste alternativet. Arkitekturen kan bruke deterministisk automatisering, gjenfinning, konvensjonell maskinlæring, prediktive modeller, spesialiserte nevrale modeller, grunnmodeller, agenter eller en kombinasjon. YPAI velger den minst komplekse arkitekturen som oppfyller kravene til ytelse og drift.
Kan dere jobbe i vår teknologistakk, og med en prototype et annet team har bygget?
Ja. YPAI kan vurdere og integrere eksisterende modeller, skyplattformer, datainfrastruktur, virksomhetsapplikasjoner og internt utviklingsarbeid, også en prototype bygget av et annet team. Oppdraget krever ikke én bestemt modelleverandør eller at systemer som allerede oppfyller kravet, bygges på nytt.
Bygger dere skreddersydde modeller, eller konfigurerer dere eksisterende?
Begge deler. YPAI kan utvikle oppgavespesifikke modeller, tilpasse grunnmodeller eller modeller med åpne vekter, gjennomføre finjustering og destillasjon, lage arkitekturer for modellruting og ensembler, og integrere resultatet i applikasjoner i produksjon. Skreddersydd utvikling brukes når den gir en målbar fordel fremfor å konfigurere en eksisterende modell.
Er YPAI en dataleverandør eller en systembygger?
Begge deler. YPAI har to tjenestelinjer som kan kjøpes hver for seg. AI Implementation utformer og bygger KI-systemer, modeller, integrasjoner og driftskontroller for produksjon. AI Data & Evaluation samler inn, annoterer og evaluerer de spesialiserte dataene som brukes til å trene, teste og forbedre dem. De to kobles sammen når systemet og dataene må utvikles sammen.