AI 模拟引擎：使用真实历史数据验证您的 AI 预测

人工智能在业务流程中的应用正变得越来越先进，但您如何确保您的 AI 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 AI 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 可以利用人工智能模拟引擎更准确地计算抵押贷款风险。通过对历史抵押贷款数据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，银行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带来的影响，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。借助人工智能模拟引擎，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，并能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构建一个 数字孪生 的组织，从而在实际推行未来的业务变革之前，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。

透明度和可靠性是基础

这种方法的独特之处在于：模拟引擎使预测变得清晰且可证明可靠。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人工智能模型的预测能力并有针对性地进行改进。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，模型才准备好投入实际运行。

共同构建可靠的人工智能

人工智能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，我们将与您一起确定哪些数据、场景和验证最相关。根据您的需求和任务的复杂性，这可以以咨询或固定价格的形式提供。

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外部参考资料：

回溯测试：定义、工作原理

什么是 数字孪生