AI = Korrekta och ständigt optimerade beslut i realtid

I dagens digitala samhälle med den explosionsartade ökningen data växer helt nya, oändligt mer effektiva företag fram. Stora datavolymer ger enorma möjligheter, men endast till den som har metoder och kompetenser för att förstå denna data. De nya volymerna skapar en komplexitet som ingen människa eller konfigurerad mjukvara kan hantera. Lösningen är AI. Data är dess bränsle. AI identifierar multidimensionella samband, osynliga för ögat, som förbättrar beslutsunderlaget fundamentalt.

Optimerat

Ett AI-system konstrueras för att optimera beslut efter ett önskat resultat; säg att det är att öka konvertering av köp på faktura utan att öka kreditförluster, eller efter en given risk- och lönsamhetsnivå.

Automatiserat

Ett framgångsrikt AI-system lyfter ut överflödig handpåläggning till förmån för ett effektivare intelligent system som blir bättre efter varje beslut.

Uppdaterat i realtid

Ett beslutssystem som är skapat med vetskapen att beteendeförändringar sker i varje stund, som i realtid uppdateras för att fånga trender tidigt.

Hitta bevisen du vill finna i Evi-LAB

I finansbranschen idag sås frön till intelligenta system som vi idag inte kan föreställa oss. Samtidigt råder det brist på duktiga människor att bygga framtidens intelligenta AI-system. Utmaningen ligger i att tolka resultaten, vilket kräver en förståelse för den bakomliggande matematiken och den data som bearbetas. Utan att förstå resultatet, är det omöjligt att utvärdera dess användbarhet. Av denna anledningen startade vi Evi-LAB; en labbmiljö där du kan testa hypoteser om din egen data med vår process. Om data is the new currency, är Evi-LAB’s AI-verktyg kraften som frigör det monetära värdet i data.

Steg 1

Validera data för implementering av AI

Steg 2

Ställ hypoteser om data

Steg 3

Testa hypoteser i labbmiljö

Steg 4

Implementera resultat

Det bubblar i Evi-LAB

Produktrelaterade risker

Vi utvecklar en algoritm för att kategorisera produkter enligt Google Taxonomy efter dess produktbeskrivning. I traditionell factoring har typ av företag och vilken produkt eller tjänst som säljs en stor inverkan i riskbedömningen. Vi ställde oss frågan: varför används inte denna typ av data i lika stor utsträckning för riskbedömning av fakturakrediter i ehandel?

Tvillingbeteende

Vi hjälper kreditgivare till bättre beslutsunderlag för nya kunder genom att hitta tvillingbeteenden i historiska transaktioner. Vi analyserar den nya kunden med mönsterigenkänning och beteendeprofiler. Detta möjliggör att prognostisera den nya kundens framtida beteende; högre konvertering genom bättre beslutsunderlag.

Automatisk ifyllning av KALP

I kölvattnet av H&M-domen om bristande kreditbedömningar, växer debatten om “kvar att leva på”-kalkylen (KALP). Vi utvecklar en algoritm som rekommenderar informationen om en individ som saknas för en godtagbar KALP. Det går snabbare för en individ att bekräfta information än att fylla i. Det leder till en smidigare kassaupplevelse.

Intresserad av att höra mer?

Namn:

Företag:

Epost:

Ämne:

Jag är intresserad av ett samarbete

Övrigt:

Om oss och vår syn på AI-revolution

Efter förstått potentialen AI har för finansbranschen insåg vi att de flesta aktörerna på marknaden inte ensamma kommer att ha de volymer som krävs för att skapa ett verkligt intelligent system. Nya samarbeten måste tas fram för att uppnå tillräckliga volymer. Genom att samla kompetensen och den tekniska kraften för att utvinna insikter från stora volymer data startades Evispot med syftet att hjälpa den finansiella industrin att ta besluten idag som kommer att vara konkurrenskraftiga imorgon.

Med bakgrund från Chalmers Tekniska Högskola och 15 år av erfarenheter från kreditupplysningsbranschen i teamet förbereder och formar Evispot den finansiella industrin för AI-revolutionen. Evispot är backat av Chalmers Venture och Invativa.

eviadmNästa generations kreditbeslut