Deep Tensor: belajar dari data terstruktur grafik untuk memberikan kesimpulan yang sangat akuratÂ
Teknologi AI Deep Tensor telah mencapai kesimpulan yang sangat akurat di berbagai bidang berdasarkan metode pembelajaran mendalam yang menganalisis data terstruktur grafik, yang sering digunakan untuk menggambarkan hubungan antara hal-hal atau orang.
Deep Tensor mengubah data terstruktur grafik menjadi bentuk ekspresi matematika yang disebut tensor dan melakukan pembelajaran mendalam untuk mencapai temuan yang sangat akurat. Teknologi ini juga dapat menjalankan pencarian terbalik dari hasil pembelajaran mendalam untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memiliki dampak signifikan pada hasil.
Menerapkan teknologi AI untuk penilaian risiko kredit dan keuanganÂ
Teknologi AI yang dapat dijelaskan semacam ini dapat diterapkan pada layanan keuangan. Penilaian risiko kredit yang akurat untuk usulan investasi perusahaan dan pinjaman sangat diminati di industri jasa keuangan.
Secara umum, industri jasa keuangan memerlukan pemeriksaan neraca dan data kinerja lainnya yang disediakan oleh perusahaan. Industri ini mengharapkan AI untuk lebih meningkatkan penilaian risiko dan membuat proses lebih efisien.Â
Tetapi penyedia jasa keuangan menemukan bahwa beberapa perusahaan jasa keuangan atau investasi bahkan tidak dapat memberikan neraca untuk perusahaan mereka. Dalam kasus lain, neraca mereka kurang kredibilitas, terutama perusahaan kecil hingga menengah.Â
Untuk secara akurat menilai risiko kredit perusahaan, penyedia jasa keuangan perlu mengumpulkan jenis data lainnya. Melihat kondisi ini, perlu mengembangkan pendekatan baru untuk memecahkan masalah, di mana AI diharapkan dapat membantu penyedia layanan untuk menilai risiko kredit berdasarkan data transaksi bank, bukan neraca.Â
Dalam hal ini, Deep Tensor® menganalisis data terstruktur grafik seperti catatan transfer uang untuk membantu menilai risiko kredit. Teknologi ini mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kesimpulan yang ditarik oleh teknologi AI.Â
Ini menghubungkan beberapa faktor dengan pengetahuan terkait dalam grafik pengetahuan untuk membuat temuan yang dihasilkan AI dapat dijelaskan.Â
Grafik pengetahuan itu sendiri mengumpulkan berbagai data perusahaan, termasuk informasi tentang perusahaan induk dan kelompok, anak perusahaan, kepemilikan saham dan anggota dewan perusahaan.Â