Desenvolvido para acelerar a adoção de IA e aumentar a precisão preditiva para impulsionar a inovação e o valor nos negócios
Synthetic Data Sets criado previamente para IA
O IBM® Synthetic Data Sets são conjuntos de dados artificiais criados previamente projetados para treinar modelos de IA preditiva e grandes modelos de linguagem (LLMs) para beneficiar empresas do IBM® Z e LinuxONE em serviços financeiros.
Desenvolvido com o conhecimento especializado em serviços financeiros da IBM, esses conjuntos de dados fornecem dados ricos e em conformidade com a privacidade (para download em CSV ou DDL) para o desenvolvimento rápido, seguro e preciso da IA.
A metodologia de geração de modelos baseada em agentes opera em nível de população estatística, de modo que nenhum dado de origem real, cuja obtenção pode levar meses, é necessário. Os conjuntos de dados estão em conformidade com as regulamentações de privacidade de dados, pois não contêm nenhum PII real ou anonimizado, pois são gerados artificialmente.
Os IBM Synthetic Data Sets são baseados em anos de inputs customizados e código incorporado ao nosso modelo baseado em agentes, que outros geradores de dados sintéticos não oferecem. Estes conjuntos de dados retêm e refletem com precisão as complexas relações e restrições do mundo real, que frequentemente apresentam desafios ao gerar dados com outros geradores de dados sintéticos.
Dados de treinamento com verdade fundamental adicionam anotações sobre informações que são conhecidas como verdadeiras, aprimorando a precisão dos modelos de IA. Os IBM Synthetic Data Sets possuem verdade fundamental conhecida, onde cada transação é rotulada para fraude e lavagem de dinheiro.
A integridade referencial refere-se à relação entre diferentes tabelas, e ao fato de que a conexão faz sentido, é precisa, consistente e está atualizada. A integridade referencial é encontrada em todos os IBM Synthetic Data Sets, mas raramente é observada em dados gerados por geradores de dados sintéticos padrão.
A metodologia de geração de modelos baseada em agentes opera em nível de população estatística, de modo que nenhum dado de origem real, cuja obtenção pode levar meses, é necessário. Os conjuntos de dados estão em conformidade com as regulamentações de privacidade de dados, pois não contêm nenhum PII real ou anonimizado, pois são gerados artificialmente.
Os IBM Synthetic Data Sets são baseados em anos de inputs customizados e código incorporado ao nosso modelo baseado em agentes, que outros geradores de dados sintéticos não oferecem. Estes conjuntos de dados retêm e refletem com precisão as complexas relações e restrições do mundo real, que frequentemente apresentam desafios ao gerar dados com outros geradores de dados sintéticos.
Dados de treinamento com verdade fundamental adicionam anotações sobre informações que são conhecidas como verdadeiras, aprimorando a precisão dos modelos de IA. Os IBM Synthetic Data Sets possuem verdade fundamental conhecida, onde cada transação é rotulada para fraude e lavagem de dinheiro.
A integridade referencial refere-se à relação entre diferentes tabelas, e ao fato de que a conexão faz sentido, é precisa, consistente e está atualizada. A integridade referencial é encontrada em todos os IBM Synthetic Data Sets, mas raramente é observada em dados gerados por geradores de dados sintéticos padrão.
A detecção precisa de fraudes mantém os clientes satisfeitos e leais, ao mesmo tempo que minimiza perdas financeiras. O IBM Synthetic Data Sets for Payments Cards aprimora os modelos de IA de proteção contra fraudes ao fornecer dados de transações rotulados.
O IBM Synthetic Data Sets for Core Banking and Money Laundering fornece dados rotulados, incluindo transações globais e em dinheiro que não estão disponíveis em dados bancários reais. Isso ajuda a construir modelos mais robustos de combate à lavagem de dinheiro, reduzindo riscos e falsos positivos, economizando tempo e custos de investigação.
As seguradoras utilizam dados reais de sinistros, mas o IBM Synthetic Data Sets for Homeowners Insurance adiciona cenários sintéticos hipotéticos que abrangem diversos tipos de sinistros e casos de fraudes. Cada sinistro é rotulado para fraude, status de detecção e motivo, proporcionando um vasto conjunto de dados para treinar, validar e aprimorar modelos de IA para detectar sinistros fraudulentos.
