Entwickelt zur Beschleunigung der KI-Einführung und zur Erhöhung der Vorhersagegenauigkeit, um Innovation und Wertschöpfung im Unternehmen zu steigern
Vorgefertigte synthetische Datensätze für KI
IBM Synthetic Data Sets sind vorgefertigte, künstliche Datensätze, die darauf ausgelegt sind, prädiktive KI-Modelle und große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) zu trainieren, um IBM Z- und LinuxONE-Unternehmen im Bereich der Finanzdienstleistungen einen Nutzen zu bieten.
Diese Datensätze basieren auf dem Fachwissen von IBM im Bereich der Finanzdienstleistungen und liefern umfangreiche, datenschutzkonforme Daten (herunterladbar in CSV oder DDL) für eine schnelle, sichere und präzise KI-Entwicklung.
Die agentengestützte Methode zur Modellgenerierung basiert auf einer statistischen Populationsebene, sodass keine echten Quelldaten benötigt werden. Der Zugriff auf diese könnte Monate dauern. Die Datensätze entsprechen den Datenschutzbestimmungen, da sie keine echten oder anonymisierten personenbezogenen Daten enthalten, weil sie künstlich generiert wurden.
IBM Synthetic Data Sets basieren auf jahrelangen benutzerdefinierten Eingaben und Code, der in unser agentenbasiertes Modell eingearbeitet wurde und den andere Generatoren für synthetische Daten nicht bieten. Diese Datensätze bewahren und spiegeln die komplexen Beziehungen und Einschränkungen der realen Welt genau wider, die bei der Datengenerierung mit anderen synthetischen Datengeneratoren oft eine Herausforderung darstellen.
Ground-Truth-Trainingsdaten fügen Anmerkungen zu Informationen hinzu, von denen bekannt ist, dass sie wahr sind, wodurch die Genauigkeit der KI-Modelle verbessert wird. IBM Synthetic Data Sets verfügt über die bekannte Ground Truth, bei der jede Transaktion als Betrug und Geldwäsche gekennzeichnet ist.
Referenzielle Integrität bezieht sich auf die Beziehung zwischen verschiedenen Tabellen und darauf, dass die Verbindung sinnvoll, genau, einheitlich und aktuell ist. Referenzielle Integrität ist in allen IBM Synthetic Data Sets vorhanden, kommt jedoch selten bei Daten vor, die standardmäßige synthetische Datengeneratoren verwenden.
Die agentengestützte Methode zur Modellgenerierung basiert auf einer statistischen Populationsebene, sodass keine echten Quelldaten benötigt werden. Der Zugriff auf diese könnte Monate dauern. Die Datensätze entsprechen den Datenschutzbestimmungen, da sie keine echten oder anonymisierten personenbezogenen Daten enthalten, weil sie künstlich generiert wurden.
IBM Synthetic Data Sets basieren auf jahrelangen benutzerdefinierten Eingaben und Code, der in unser agentenbasiertes Modell eingearbeitet wurde und den andere Generatoren für synthetische Daten nicht bieten. Diese Datensätze bewahren und spiegeln die komplexen Beziehungen und Einschränkungen der realen Welt genau wider, die bei der Datengenerierung mit anderen synthetischen Datengeneratoren oft eine Herausforderung darstellen.
Ground-Truth-Trainingsdaten fügen Anmerkungen zu Informationen hinzu, von denen bekannt ist, dass sie wahr sind, wodurch die Genauigkeit der KI-Modelle verbessert wird. IBM Synthetic Data Sets verfügt über die bekannte Ground Truth, bei der jede Transaktion als Betrug und Geldwäsche gekennzeichnet ist.
Referenzielle Integrität bezieht sich auf die Beziehung zwischen verschiedenen Tabellen und darauf, dass die Verbindung sinnvoll, genau, einheitlich und aktuell ist. Referenzielle Integrität ist in allen IBM Synthetic Data Sets vorhanden, kommt jedoch selten bei Daten vor, die standardmäßige synthetische Datengeneratoren verwenden.
Eine präzise Betrugserkennung sorgt für zufriedene und treue Kunden und minimiert gleichzeitig finanzielle Verluste. IBM Synthetic Data Sets for Payments Card verbessert KI-Modelle zum Schutz vor Betrug durch die Bereitstellung gekennzeichneter Transaktionsdaten.
IBM Synthetic Data Sets for Core Banking and Money Laundering bietet gekennzeichnete Daten, einschließlich globaler und Bargeldtransaktionen, die in echten Bankdaten nicht verfügbar sind. Dies fördert die Entwicklung stärkerer Modelle zur Bekämpfung von Geldwäsche, die Reduzierung von Risiken und Fehlmeldungen sowie die Ersparnis von Untersuchungszeit und Kosten.
Versicherungen verwenden echte Schadendaten. IBM Synthetic Data Sets für Wohngebäudeversicherungen hingegen nutzen hypothetische synthetische Szenarien, die diverse Schadentypen und Betrugsfälle abdecken. Jeder Schadensfall wird nach Betrug, Erkennungsstatus und Grund gekennzeichnet und bietet so einen umfangreichen Datensatz zum Trainieren, Validieren und Verbessern von KI-Modellen zur Betrugserkennung.
