Diseñado para acelerar la adopción de AI y aumentar la precisión predictiva para impulsar la innovación y el valor empresarial
Conjuntos de datos sintéticos prediseñados para IA
IBM® Synthetic Data Sets son conjuntos de datos artificiales prediseñados para entrenar modelos predictivos de IA y modelos de lenguaje grandes (LLM) para beneficiar a las empresas de IBM® Z y LinuxONE en servicios financieros.
Creados con la experiencia en servicios financieros de IBM, estos conjuntos de datos ofrecen datos enriquecidos y que cumplen con la privacidad (descargables en CSV o DDL) para un desarrollo de IA rápido, seguro y preciso.
La metodología de generación de modelos basados en agentes se encuentra a nivel estadístico de población, por lo que no se necesitan datos de origen reales, a los que se puede tardar meses. Los conjuntos de datos cumplen con las regulaciones de privacidad de datos porque no contienen ninguna información de identificación personal real o anónima porque se generan artificialmente.
IBM Synthetic Data Sets se basa en años de entradas y código personalizados incorporados a nuestro modelo basado en agentes, algo que no ofrecen otros generadores de datos sintéticos. Estos conjuntos de datos conservan y reflejan con precisión las complejas relaciones y restricciones del mundo real que suelen plantear dificultades a la hora de generar datos con otros generadores.
Los datos de entrenamiento de la verdad del terreno agregan anotaciones con respecto a la información que se sabe que es verdadera, lo que mejora la precisión del modelo de IA. IBM Synthetic Data Sets tiene una verdad fundamental conocida, donde cada transacción está etiquetada como fraude y lavado de dinero.
La integridad referencial se refiere a la relación entre diferentes tablas y a que la conexión tenga sentido, sea precisa, coherente y esté actualizada. Está presente en todos los conjuntos de datos sintéticos de IBM, pero no suele darse en los datos generados por los generadores de datos sintéticos estándar.
La metodología de generación de modelos basados en agentes se encuentra a nivel estadístico de población, por lo que no se necesitan datos de origen reales, a los que se puede tardar meses. Los conjuntos de datos cumplen con las regulaciones de privacidad de datos porque no contienen ninguna información de identificación personal real o anónima porque se generan artificialmente.
IBM Synthetic Data Sets se basa en años de entradas y código personalizados incorporados a nuestro modelo basado en agentes, algo que no ofrecen otros generadores de datos sintéticos. Estos conjuntos de datos conservan y reflejan con precisión las complejas relaciones y restricciones del mundo real que suelen plantear dificultades a la hora de generar datos con otros generadores.
Los datos de entrenamiento de la verdad del terreno agregan anotaciones con respecto a la información que se sabe que es verdadera, lo que mejora la precisión del modelo de IA. IBM Synthetic Data Sets tiene una verdad fundamental conocida, donde cada transacción está etiquetada como fraude y lavado de dinero.
La integridad referencial se refiere a la relación entre diferentes tablas y a que la conexión tenga sentido, sea precisa, coherente y esté actualizada. Está presente en todos los conjuntos de datos sintéticos de IBM, pero no suele darse en los datos generados por los generadores de datos sintéticos estándar.
La detección de fraude mantiene a los clientes satisfechos y leales, a la vez que minimiza las pérdidas financieras. IBM Synthetic Data Sets for Payments Cards mejora los modelos de IA de protección contra el fraude al proporcionar datos de transacciones etiquetados.
IBM Synthetic Data Sets for Core Banking and Money Laundering proporciona datos etiquetados, incluidas transacciones globales y en efectivo que no están disponibles en datos bancarios reales. Esto ayuda a construir modelos más sólidos contra el lavado de dinero, reduciendo los riesgos y los falsos positivos, ahorrando tiempo y costos de investigación.
Las aseguradoras utilizan datos de reclamaciones reales, pero IBM Synthetic Data Sets for Homeowners Insurance añade escenarios hipotéticos sintéticos que abarcan diversos tipos de reclamaciones y casos de fraude. Cada siniestro se etiqueta en función del fraude, el estado de detección y el motivo, lo que proporciona un rico conjunto de datos para entrenar, validar y mejorar los modelos de IA para la detección de siniestros fraudulentos.
