Progettata per accelerare l'adozione dell'AI e aumentare la precisione predittiva per promuovere l'innovazione e il valore aziendale
Set di dati sintetici predefiniti per l'AI
Gli IBM® Synthetic Data Sets sono set di dati artificiali predefiniti, progettati per addestrare modelli di AI predittiva e modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per le aziende che utilizzano IBM Z e LinuxONE nei settore dei servizi finanziari.
Basati sull'esperienza di IBM nei servizi finanziari, questi set di dati forniscono dati ricchi e conformi alla privacy (scaricabili in CSV o DDL) per uno sviluppo dell'AI rapido, sicuro e accurato.
La metodologia di generazione di modelli basati su agenti è a livello di popolazione statistica, quindi non sono necessari dati di origine reale, per i quali possono essere necessari mesi di accesso. I set di dati sono conformi alle normative sulla privacy perché non contengono PII reali o anonimizzati, in quanto generati artificialmente.
Gli IBM Synthetic Data Sets si basano su anni di input e codice personalizzati inseriti nel nostro modello basato su agenti che altri generatori di dati sintetici non offrono. Questi set di dati conservano e riflettono accuratamente relazioni e vincoli complessi del mondo reale che spesso creano difficoltà con altri generatori di dati sintetici.
I dati di addestramento Ground Truth aggiungono annotazioni relative a informazioni note per essere vere, migliorando la precisione del modello AI. IBM Synthetic Data Sets ha una verità di base nota, in cui ogni transazione viene etichettata per frode e riciclaggio di denaro.
L'integrità referenziale si riferisce alla relazione tra tabelle diverse e al fatto che la connessione abbia senso, sia accurata, coerente e aggiornata. L'integrità referenziale non si trova spesso nei dati che utilizzano generatori di dati sintetici standard, ma è presente in IBM Synthetic Data Sets.
La metodologia di generazione di modelli basati su agenti è a livello di popolazione statistica, quindi non sono necessari dati di origine reale, per i quali possono essere necessari mesi di accesso. I set di dati sono conformi alle normative sulla privacy perché non contengono PII reali o anonimizzati, in quanto generati artificialmente.
Gli IBM Synthetic Data Sets si basano su anni di input e codice personalizzati inseriti nel nostro modello basato su agenti che altri generatori di dati sintetici non offrono. Questi set di dati conservano e riflettono accuratamente relazioni e vincoli complessi del mondo reale che spesso creano difficoltà con altri generatori di dati sintetici.
I dati di addestramento Ground Truth aggiungono annotazioni relative a informazioni note per essere vere, migliorando la precisione del modello AI. IBM Synthetic Data Sets ha una verità di base nota, in cui ogni transazione viene etichettata per frode e riciclaggio di denaro.
L'integrità referenziale si riferisce alla relazione tra tabelle diverse e al fatto che la connessione abbia senso, sia accurata, coerente e aggiornata. L'integrità referenziale non si trova spesso nei dati che utilizzano generatori di dati sintetici standard, ma è presente in IBM Synthetic Data Sets.
L'accurato rilevamento delle frodi mantiene i clienti soddisfatti e fedeli, riducendo al minimo le perdite finanziarie. IBM Synthetic Data Sets for Payments Cards migliora i modelli AI per la protezione dalle frodi fornendo dati sulle transazioni etichettati.
IBM Synthetic Data Sets for Core Banking and Money Laundering fornisce dati etichettati, comprese transazioni globali e in contanti non disponibili nei dati bancari reali. Questo aiuta a creare modelli antiriciclaggio più solidi, riducendo i rischi e i falsi positivi e riducendo i tempi e i costi delle indagini.
Gli assicuratori utilizzano dati reali sulle richieste di risarcimento, ma IBM Synthetic Data Sets for Homeowners Insurance aggiunge scenari sintetici "what-if" che interessano diversi tipi di richieste di risarcimento e casi di frode. Ogni richiesta è etichettata a livello di frode, stato del rilevamento e motivazione, così da fornire un ricco set di dati per addestrare, convalidare e migliorare i modelli AI per il rilevamento delle richieste fraudolente.
