Isso tem nome: Concept Drift, e custa dinheiro todos os dias em que passa despercebido.
O comportamento do seu cliente muda em dias. Padrões de fraude mudam em horas. Se o seu modelo de IA não muda junto, ele decide hoje com a regra de ontem.
Soluções
Modelos que mantêm a assertividade ao longo do tempo, aprendendo com cada novo padrão, sem parar. Menos TCO é consequência disso, não o motivo.
80%
de redução na fricção com clientes em transações financeiras
50%
de redução na perda financeira com transações fraudulentas
48%
a mais em assertividade em relação aos bureaux de crédito tradicionais
+70M
de transações escoradas por ano em menos de 1 segundo
Isso tem nome: Concept Drift, e custa dinheiro todos os dias em que passa despercebido.
O comportamento do seu cliente muda em dias. Padrões de fraude mudam em horas. Se o seu modelo de IA não muda junto, ele decide hoje com a regra de ontem.
Enquanto a maioria dos modelos de IA no mercado é treinada uma vez com dados do passado até precisar retreinar do zero, os nossos modelos aprendem continuamente, a cada novo padrão detectado.
Essa é a diferença central, o modelo incorpora a realidade mais recente o tempo todo, não uma foto congelada de meses atrás.
Data Stream Learning: a IA que aprende em fluxo, não em lote.
Tecnologia própria, nascida dentro de um centro de pesquisa em IA. Somos desafiantes, não incumbentes. Não vendemos IA genérica nem prometemos futurologia. Vendemos visão, a capacidade de enxergar e antecipar o que está mudando antes que isso vire prejuízo.
| Modelos Adaptive AI 4kst | Modelos Estáticos |
|---|---|
Tempo de produção do modelo✅ Muito baixo: algoritmos fazem automaticamente seleção de dados úteis para modelos precisos.
|
Tempo de produção do modelo❌ Elevado: modelagem, seleção e pré-processamento de dados podem levar meses. |
Tempo de processamento✅ Muito baixo: feito para processar continuamente fluxos contínuos e infinitos de dados. |
Tempo de processamento❌ Elevado: algoritmos tem elevada complexidade e necessitam de muito tempo para processar mesmo conjuntos pequenos de dados. |
Ciclo de vida✅ Indeterminado: variações e alterações de distribuições e performance são automaticamente detectadas e utilizadas para adaptação automática do modelo. |
Ciclo de vida❌ Muito curto: ambientes dinâmicos tornam os modelos de previsão obsoletos rapidamente, pois degradam (são estáticos). |
Perda de produtividade✅ Mínima: algoritmos são capazes de aprender continuamente, mantendo elevada produtividade e precisão ao longo do tempo. |
Perda de produtividade❌ Elevada: o tempo necessário para o analista ou especialista do domínio determinar a depreciação do modelo e retreiná-lo pode gerar perdas de grande volume. |
Testamos contra um período que o modelo nunca viu, antes de qualquer decisão e entregamos as métricas que importam para você decidir o corte que aceita.
só com uma parte da sua base histórica.
um período que o modelo nunca viu, out of time.
taxa de detecção, pra você decidir o corte.
Toda atualização é homologada em paralelo e só promovida com a sua aprovação.
Sua política de risco depende de um corte de score estável. Por isso, quando um modelo entra em produção, nasce também um gêmeo: o modelo shadow. Ele aprende em paralelo, em ambiente de homologação, enquanto a esteira continua respondendo com o modelo estável que sustenta sua política hoje. Só quando o shadow comprovadamente supera o modelo em produção, e só com a sua aprovação, a promoção acontece, de forma programada e controlada. Nunca no meio de uma sexta-feira de pico.
Aplicamos nossa tecnologia onde a mudança rápida custa mais caro quando ignorada: crédito, fraude e previsão de demanda.
Score de Crédito Customizado e Limite de Crédito Dinâmico, treinados com os dados da sua própria operação.
Antifraude Adaptativo, perseguindo o fraudador na velocidade dele, com menos falso positivo.
TS.4kst, um AutoML que testa mais de 20 algoritmos a cada execução para achar o resultado mais assertivo da sua série.
Depoimentos reais de clientes que transformaram seus resultados com a 4kst.
Vendemos visão, no sentido literal: a capacidade de enxergar e antecipar o que está mudando antes que isso vire prejuízo.