AI 模拟引擎：使用真实历史数据验证您的 AI 预测

AI在业务流程中的应用越来越先进，但您如何确保您的AI模型能够做出真正可靠的预测？NetCare隆重推出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，您就能提前了解您的AI模型是否已准备好投入实际应用。

适用于银行、保险公司和能源公司的应用

• 银行可以利用AI模拟引擎更精确地计算抵押贷款风险。通过对历史抵押贷款数据进行模拟，并结合外部因素，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保障范围内的风险以及新保单条款的影响。通过对其理赔管理进行模拟，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。他们不仅需要短期内调整供需平衡，还需要根据预期发展来规划长期能源采购和生产能力。可靠的预测模型至关重要。借助AI模拟引擎，能源公司可以计算各种场景，利用内部消费数据以及天气预报、市场价格和政策发展等外部因素。这有助于了解模型的可靠性，并为战略决策提供更好的支持。

数字孪生作为强大的工具

AI模拟引擎符合NetCare的更广泛愿景：
训练、模拟、分析、再训练、运营。
企业可以通过AI构建其组织的数字孪生，从而在实际实施之前先在数字环境中模拟未来的业务变更。请阅读我们关于数字孪生与AI战略的详细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，组织可以客观地评估其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，模型可以立即显示其接近现实的程度——只有当误差范围足够小（例如<2%）时，模型才能投入实际运营。

共同构建可靠的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提供定制化解决方案，与您共同确定最相关的数据、场景和验证方法。根据您的需求和任务的复杂性，可以采取咨询服务或固定价格的形式。

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外部参考：

回测：定义、工作原理

什么是数字孪生