AI 도입을 가속화하고 예측 정확도를 높여 비즈니스 혁신과 가치를 촉진하도록 설계되었습니다.
AI를 위한 사전 구축된 합성 데이터 세트
에이전트 기반 모델 생성 방법론은 통계적 모집단 수준이므로, 액세스하는 데 몇 달이 걸릴 수 있는 실제 소스 데이터가 필요하지 않습니다. 데이터 세트가 인위적으로 생성되어서 실제 또는 익명화된 PII를 포함하지 않으므로, 데이터 프라이버시 규정을 준수합니다.
IBM Synthetic Data Sets는 다른 합성 데이터 생성기가 제공하지 않는 에이전트 기반 모델에 작업된 수년간의 사용자 정의 입력 및 코드를 기반으로 합니다. 이러한 데이터 세트는 다른 합성 데이터 생성 툴로 데이터를 생성할 때 종종 문제를 일으키는 실제의 복잡한 관계와 제약 조건을 유지하고 정확하게 반영합니다.
실측 자료 훈련 데이터는 사실로 알려진 정보에 대한 주석을 추가하여 AI 모델의 정확도를 높입니다. IBM Synthetic Data Sets에는 각 거래가 사기 및 자금 세탁으로 표시된 실측 자료가 있습니다.
참조 무결성이란 서로 다른 테이블 간의 관계를 뜻하며, 연결이 유의미하고 정확하며 일관성 있고 최신 상태임을 의미합니다. 참조 무결성은 IBM Synthetic Data Sets 전체에서 확인되지만, 표준 합성 데이터 생성 툴을 사용하는 데이터에서는 종종 확인되지 않습니다.
에이전트 기반 모델 생성 방법론은 통계적 모집단 수준이므로, 액세스하는 데 몇 달이 걸릴 수 있는 실제 소스 데이터가 필요하지 않습니다. 데이터 세트가 인위적으로 생성되어서 실제 또는 익명화된 PII를 포함하지 않으므로, 데이터 프라이버시 규정을 준수합니다.
IBM Synthetic Data Sets는 다른 합성 데이터 생성기가 제공하지 않는 에이전트 기반 모델에 작업된 수년간의 사용자 정의 입력 및 코드를 기반으로 합니다. 이러한 데이터 세트는 다른 합성 데이터 생성 툴로 데이터를 생성할 때 종종 문제를 일으키는 실제의 복잡한 관계와 제약 조건을 유지하고 정확하게 반영합니다.
실측 자료 훈련 데이터는 사실로 알려진 정보에 대한 주석을 추가하여 AI 모델의 정확도를 높입니다. IBM Synthetic Data Sets에는 각 거래가 사기 및 자금 세탁으로 표시된 실측 자료가 있습니다.
참조 무결성이란 서로 다른 테이블 간의 관계를 뜻하며, 연결이 유의미하고 정확하며 일관성 있고 최신 상태임을 의미합니다. 참조 무결성은 IBM Synthetic Data Sets 전체에서 확인되지만, 표준 합성 데이터 생성 툴을 사용하는 데이터에서는 종종 확인되지 않습니다.
정확한 사기 탐지는 고객의 만족도와 충성도를 유지하는 동시에 재정적 손실을 최소화합니다. 결제 카드를 위한 IBM Synthetic Data Sets는 레이블이 지정된 트랜잭션 데이터를 제공하여 사기 방지 AI 모델을 개선합니다.
코어 뱅킹 및 자금 세탁을 위한 IBM Synthetic Data Sets는 실제 은행 데이터에서는 사용할 수 없는 글로벌 거래와 현금 거래를 포함하여 분류된 데이터를 제공합니다. 이를 통해 보다 강력한 자금 세탁 방지 모델을 구축하여 위험과 오탐을 줄이고 조사 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
보험사는 실제 청구 데이터를 사용하지만, 주택 소유자 보험을 위한 IBM Synthetic Data Sets 는 다양한 청구 유형과 사기 사례를 포괄하는 종합적인 “가정” 시나리오를 추가합니다. 각 청구의 사기 여부, 탐지 상태 및 사유가 표시되어 보험 청구 사기를 탐지하기 위한 AI 모델을 학습시키고, 검증하고 개선할 수 있는 풍부한 데이터 세트를 제공합니다.
