AI 模拟引擎：使用真实历史数据验证您的 AI 预测

在业务流程中部署人工智能正变得越来越先进，但您如何确保您的人工智能模型能够做出真正可靠的预测呢？NetCare 推出了 AI 模拟引擎：一种强大的方法，使组织能够根据历史数据验证其预测。这样，您就可以提前知道您的人工智能模型是否已准备好投入实际应用。

银行、保险公司和能源公司的应用

• 银行 可以利用AI模拟引擎更准确地计算抵押贷款风险。通过在历史抵押贷款数据的基础上，并补充外部因素进行模拟，银行可以用确凿的数据来支持其风险评估和利率。
• 保险公司 通过模拟引擎，可以深入了解现有承保范围内的风险以及新保单条款的影响。通过对其理赔管理的模拟，他们可以预先计算变更的影响，从而优化损失组合。
• 能源公司 每天都面临着准确预测能源需求的挑战。他们不仅需要在短期内使供应与需求相匹配，还必须根据预期发展情况，在长期内采购能源和规划生产能力。可靠的预测模型在此至关重要。借助AI模拟引擎，能源公司可以运行各种场景，利用内部消耗数据以及天气预报、市场价格和政策发展等外部因素。这样可以获得对模型可靠性的洞察，并更好地支持战略决策。

数字孪生作为强大的工具

AI 模拟引擎符合更广泛的 NetCare 愿景：
训练、模拟、分析、再训练、运行。
企业可以通过人工智能为 数字孪生 的组织构建一个，从而在实际推行之前的业务变革时，先在数字世界中进行模拟。请阅读我们关于 数字孪生与人工智能战略 的深度文章以获取更多背景信息。

透明度与可靠性是基石

这种方法的独特之处在于：模拟引擎使预测清晰可见且可证明可靠。通过将基于历史数据的预测与实际实现的结果进行比较，组织可以客观评估其 AI 模型的预测能力并进行有针对性的改进。例如，在股票案例中，模型与现实的接近程度会立即显现出来——只有当误差范围小到可接受的程度（例如 <2%）时，模型才准备投入实际运行。

携手构建可信赖的AI

AI 模拟引擎始终根据您的具体业务案例和数据进行定制。NetCare 以定制化的形式提供此解决方案，我们将与您共同确定最相关的数据、场景和验证。根据您的需求和任务的复杂性，这可以采取咨询或固定价格的形式。

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外部参考案例：

回溯测试: 定义，工作原理

什么是 数字孪生