Finansielle tjenester

Hvor vi kom fra — og hvor vi fortsatt leverer, selektivt.

Ratingmodeller, inntektsprognoser og dokumentintelligens i regulerte institusjoner. Finansielle tjenester er roten til vår praksis og utgjør fortsatt omtrent en femtedel av vårt arbeid i dag.

Produksjons-ML-operasjonerRegulatorisk revisjonsevneBedriftsskala
Hvor vi fokuserer

Tre fokuspunkter i denne vertikalen.

◆01

Rating- og risikomodeller

Produksjonsmaskinlæring for kreditt- og verdipapiriseringsratinger, distribuert med regulatorisk revisjonsevne.

◆02

Inntekts- og etterspørselsprognostisering

Tidsseriemodellering for bedriftsinntektsplanlegging, med integrering av alternative datasett.

◆03

Dokumentintelligens i stor skala

Utvinning, klassifisering og henting over prospekter, innleveringer og ratingmanualer.

I praksis

Hvordan dette ser ut i programmet.

🇪🇺Pan-europeisk·Finansielle tjenesterLevert

EU RMBS-ratingmodeller på 2 milliarder+ poster

DBRS Morningstar

Problem

Ratingmodeller for europeiske boliglånssikrede verdipapirer, integrering av over to milliarder poster med ustrukturerte lånenivådata.

Tilnærming

Dokumentinntaks- og ekstraksjonsstrømmer som mater XGBoost-baserte ratingmodeller, distribuert via MLflow med full regulatorisk revisjonsbarhet.

Kapabilitet

Dokumentbehandling i stor skala, regulatorisk revisjonssti, produksjons-ML-operasjoner.

XGBoostMLflowSparkPython
🇪🇺Europa·TverrsektoriellLevert

Enterprise GenAI og RAG for leveranse av bransjeløsninger

Microsoft Corporation

Problem

Europeiske bedriftskunder innen energi, biotek og finansielle tjenester trengte produksjonsklar retrieval-augmented generation over ustrukturerte PDF-er og plattformdata.

Tilnærming

Dokumentinntakspipelines, intelligent ekstraksjon og enterprise-plattformintegrasjon under Microsofts ISD-leveringsparaply.

Kapabilitet

RAG i regulerte bedriftsmiljøer, flersektors leveranse.

Azure OpenAILangChainAzure AI SearchPython
🇬🇧Storbritannia·Finansielle tjenesterLevert

Inntektsprognostisering med alternative datasett

ARM Holdings plc

Problem

Strategisk forutseenhet om royalty- og ikke-royalty-inntektstrender som krever integrering av eksterne og alternative datasett.

Tilnærming

Toppmoderne tidsseriemodeller fusjonert med alternative datafunksjoner; produksjonsdatapipelines og enterprise-skala backtesting.

Kapabilitet

Produksjonsdatapipelines, alternativ-dataintegrering, enterprise-skala.

ProphetPyTorchSnowflakeAirflow
Engasjer

Fortell oss om programmet ditt.

Vi jobber med offentlige oppdragsgivere i Storbritannia, Norden, Benelux og Baltikum. Fortell oss problemet — vi sier fra om vi kan hjelpe.