AI 仿真引擎：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日益先进，但您如何确保您的AI模型真的能够做出可靠的预测？NetCare推出了 AI模拟引擎：一种强大的方法，使组织能够通过历史数据验证其预测。这样您可以提前知道您的AI模型是否已准备好投入实际使用。
银行、保险公司和能源企业的应用
- 银行 可以使用 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，银行能够以硬数据支撑其风险评估和利率定价。
- 保险公司 通过模拟引擎，他们可以洞悉现有保障范围内的风险以及新保单条款的影响。对理赔管理进行模拟后，能够提前计算变更的影响，从而优化损失组合。
- 能源公司 每天面临精准预测能源需求的挑战。他们不仅需要在短期内将供应与需求匹配，还需基于预期发展在长期采购能源并规划生产能力。可靠的预测模型在此至关重要。借助 AI 模拟引擎，能源企业可以计算不同情景，利用内部消费数据以及天气预报、市场价格和政策动态等外部因素。这样即可了解模型的可靠性，并为战略决策提供更有力的依据。
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、运营。
企业可以利用AI构建一个 数字孪生 组织的…，并先在数字环境中模拟未来的业务变更，然后再实际实施。另请阅读我们关于 数字孪生与AI战略 的详细背景信息。
透明性和可靠性为基础
此方法的独特之处在于：模拟引擎使预测变得透明且可验证可靠。通过将基于历史数据的预测与实际实现的结果进行比较，组织可以客观评估并有针对性地提升其AI模型的预测能力。例如在股票案例中，能够直接看到模型与真实情况的接近程度——只有当误差幅度足够小（例如<2%）时，模型才准备好投入运营。
共同构建可靠的人工智能
AI模拟引擎始终根据您的特定业务案例和数据进行定制。NetCare提供此解决方案的定制服务，我们与您共同确定最相关的数据、情景和验证方式。可采用咨询形式或固定价格模式，具体取决于您的需求和项目的复杂程度。
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外部参考：
回测：定义，工作原理
什么是 数字孪生
