Skræddersyet A.I. Virtual Expert Platform

Transkript

1 Skræddersyet A.I. Virtual Expert Platform

2 Program Hvad koster finansiel regulatorisk compliance? Præsentation af Calcabis Hvad er A.I. egentlig? Hvad kan A.I. bruges til? Hvordan kommer man igang og hvad skal man afklare inden?

3 Hvad koster finansiel regulatorisk compliance Banker bruger i 2017 mellem 310 millioner og 2,4 milliarder på KYC Samlede regning på compliance i 2017 forventet at overstige 51 milliarder Omkring 22 milliarder forventes at være spildt grundet gamle IT systemer Samlede regning på AML konsulent bidrag forventes at overstige 187 millarder Bøder betalt i 2017 er indtil videre 5 milliarder Kilde; Fortytwo Data, Financial Times, itproportal, the telegraph, FCA

4 Kort om Calcabis Calcabis skræddersyr en A.I. platform til hver enkelt kunde, bestående af Virtuelle Eksperter, der emulere virkelige eksperters viden og arbejdsopgaver. Calcabis effektiviserer proceserne omkring, og øger kvaliteten af manuelt arbejde, hvor menneskelig viden er essentiel for at nå den rette konklusion. Vi tager udgangspunkt i kundens egen viden, data samt IT infrastruktur, så vi sikrer at man får skræddersyet A.I. der virker fra dag ét

5 Calcabis - Industier FinTech RegTech LegalTech AuditTech

6 Calcabis A.I. teknologier Cognitive Computing Machine Learning Deep Learning Process Automation

7 Calcabis Virtual Expert Platform Fortolke, konkludere, dokumentere, beskrive Transformerer menneskelig viden og arbejdsopgaver til V.E.* V.E. kan uddannes løbende Fuld dokumentation på alle transkationer** Kræver et minimum af vedligholdelse Kan skræddersys til alt front- /backend Eliminerer blindspots * Virtuelle Eksperter ** 1) Result, 2) Explanation, 3) Solution

8 Manual On Boarding Interview KYC AML Risk management Legal Etc... CVR Validation proces takes days to weeks Calcabis On Boarding Validation proces takes minuttes to hours Interview A.I. Domain KYC A.I. Domain AML A.I. Domain Risk Management A.I. Domain Legal A.I. Domain Other custom A.I. Domains

9 Calcabis Eco System Intern data Ekstern data Historisk data A.I. Specialist viden Trends / Tendenser Segmentering Monitering Regler

10 Hvorfor Calcabis Benytter den optimale viden og data hver gang Emulere menneskelig viden og manuelle opgaver/processer Reducerer menneskelig indblandning med op til 100% Forhøjer data kvaliteten Sikrer den bedste kundeoplevelse Virker fra dag ét Intern kontrol Fremtidssikret platform

11 Hvem er Calcabis?

12 Hvad er A.I. egentlig?

13 Artificial intelligence Machine learning Expert systems Speech Planning Reinforcement Reasoning Speech to text Logistics Unsupervised Problem solving Text to speech Workflow management Supervised Music generation Task planning Language processing Vision Process automation Text generation Question answering Context extraction Classifacation Machine translation Sentiment Image recognition Motion analysis Recognition

14 Machine learning Supervised learning Unsupervised learning Reinforcement learning Classification Regression Clustering Dimensionality reduction Real-time decisions Gaming Skill acquisition Learning tasks Diagnostics Popularity prediction Recommender system Big data visualisation Robot navigation Customer retension Market forecasting Segmentation Compression Image classification Growth prediction Targeted marketing Structure discovery Identity fraud detection Profit forecasting KYC Feature prioritising Graduate loan Persona Picture recognition On boarding Churn Descision

15 Hvordan sikrer man succes med A.I?

16 Skal vi fordi alle siger vi skal?

17 Hvilke spørgsmål skal stilles? Hvad skal A.I. løse af udfordringer, nu og i fremtiden? Kan almindelig software (if sætninger) og algoritmer løse udfordringen? Hvem skal være ansvarlig for projektet? Hvilke afdelinger er omfattet af projektet? Er vores organisation, herunder IT, indforstået med scope og omfang, samt hvilket APIer der er behov for?

18 Skal selv, vil selv! Hvilken teknologier skal man satse på? Hvor stor skal afdelingen være, og hvor får man de bedste ressourcer? Kan vi overhovedet tiltrække og beholde de bedste ressourcer? Hvilken afdeling skal det forankres i? Hvem har ansvaret for implementering samt support Er vi overhovedet klar til at investere i en A.I. løsning?

19 Kan ikke, vil ikke! Definer hvad man ønsker af outcome Hvilke aktører er der på markedet? Leverandør analyse Teknologier Fremtidssikret teknologi Skræddersyet eller one-fits all løsninger Support og vedligeholdelse Andre parametre Projektledertimer Konsulent bidrag Licens Andre omkostninger Implementering vs. cloud

20 Alle sælger A.I., men hvem skal vi købe?

21 Tak for jeres tid! Kasper Wodstrup Rost CEO & Founder