Dirancang untuk mempercepat adopsi AI dan meningkatkan akurasi prediksi untuk mendorong inovasi dan nilai bisnis
Kumpulan data sintetis siap pakai untuk AI
IBM® Synthetic Data Sets adalah kumpulan data buatan siap pakai yang dirancang untuk melatih model AI prediktif dan model bahasa besar (LLM) yang berguna bagi perusahaan layanan keuangan yang mengandalkan IBM Z dan LinuxONE.
Dibuat dengan keahlian layanan keuangan IBM, kumpulan data ini memberikan data yang kaya dan patuh terhadap privasi (dapat diunduh dalam CSV atau DDL) untuk pengembangan AI yang cepat, aman, dan akurat.
Metodologi pembuatan model berbasis agen berada pada tingkat populasi statistik sehingga tidak memerlukan data sumber nyata, yang dapat memakan waktu berbulan-bulan untuk mengaksesnya. Kumpulan data mematuhi peraturan privasi data karena tidak berisi PII asli atau anonim karena dibuat secara artifisial.
IBM Synthetic Data Sets didasarkan pada input dan kode khusus selama bertahun-tahun yang disertakan ke dalam model berbasis agen kami yang tidak ditawarkan oleh generator data sintetis lainnya. Kumpulan data ini mempertahankan dan secara akurat mencerminkan hubungan dan batasan kompleks dunia nyata yang sering kali menghadirkan tantangan saat menghasilkan data dengan generator data sintetis lainnya.
Data pelatihan kebenaran dasar menambahkan anotasi mengenai informasi yang diketahui benar, sehingga meningkatkan akurasi model AI. IBM Synthetic Data Sets memiliki kebenaran dasar yang diketahui, di mana setiap transaksi diberi label untuk penipuan dan pencucian uang.
Integritas referensial merujuk pada hubungan antara berbagai tabel, dan bahwa hubungan tersebut masuk akal, akurat, konsisten, dan terkini. Integritas referensial ditemukan di seluruh IBM Synthetic Data Sets tetapi tidak sering ditemukan pada data yang menggunakan generator data sintetis standar.
Metodologi pembuatan model berbasis agen berada pada tingkat populasi statistik sehingga tidak memerlukan data sumber nyata, yang dapat memakan waktu berbulan-bulan untuk mengaksesnya. Kumpulan data mematuhi peraturan privasi data karena tidak berisi PII asli atau anonim karena dibuat secara artifisial.
IBM Synthetic Data Sets didasarkan pada input dan kode khusus selama bertahun-tahun yang disertakan ke dalam model berbasis agen kami yang tidak ditawarkan oleh generator data sintetis lainnya. Kumpulan data ini mempertahankan dan secara akurat mencerminkan hubungan dan batasan kompleks dunia nyata yang sering kali menghadirkan tantangan saat menghasilkan data dengan generator data sintetis lainnya.
Data pelatihan kebenaran dasar menambahkan anotasi mengenai informasi yang diketahui benar, sehingga meningkatkan akurasi model AI. IBM Synthetic Data Sets memiliki kebenaran dasar yang diketahui, di mana setiap transaksi diberi label untuk penipuan dan pencucian uang.
Integritas referensial merujuk pada hubungan antara berbagai tabel, dan bahwa hubungan tersebut masuk akal, akurat, konsisten, dan terkini. Integritas referensial ditemukan di seluruh IBM Synthetic Data Sets tetapi tidak sering ditemukan pada data yang menggunakan generator data sintetis standar.
Deteksi penipuan yang akurat membuat pelanggan puas dan loyal sambil meminimalkan kerugian finansial. IBM Synthetic Data Sets untuk Payments Cards meningkatkan model AI perlindungan penipuan dengan menyediakan data transaksi berlabel.
IBM Synthetic Data Sets for Core Banking and Money Laundering menyediakan data berlabel, termasuk transaksi global dan tunai yang tidak tersedia dalam data perbankan yang sebenarnya. Hal ini membantu membangun model antipencucian uang yang lebih kuat, sehingga mengurangi risiko dan false positive, menghemat waktu dan biaya investigasi.
Perusahaan asuransi menggunakan data klaim yang sebenarnya, tetapi IBM Synthetic Data Sets for Homeowners Insurance menambahkan skenario buatan "what-if" yang mencakup beragam jenis klaim dan kasus penipuan. Setiap klaim diberi label untuk penipuan, status deteksi penipuan, dan alasan, sehingga menyediakan kumpulan data yang kaya untuk melatih, memvalidasi, dan meningkatkan model AI untuk mendeteksi klaim penipuan.
