Was der Decision-Grade-AI-Stack leisten kann.

Mathematik, die zu jeder Domäne passt, übersetzt in Entscheidungen, auf die eine Führungskraft handeln kann: was wahrscheinlich ist, was es kosten würde, was zu tun ist und wer für die Reaktion verantwortlich ist.

Auf einen Blick

Zehn Fähigkeiten, eine Entscheidungsebene.

01
1. Daten
2. Training
3. Geprüft
KI & Machine Learning
Statistische, stochastische, symbolische, Fuzzy- und gelernte Modellfamilien, jeweils dort eingesetzt, wo sie passen.
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02
1. Verlauf
2. Prognose
3. Intervall
Prädiktive Analyse
Prognosen mit Horizont und Intervall, nicht eine einzelne Linie.
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03
1. Entscheidung
2. Optionen
3. Beste Maßnahme
Präskriptive Analyse
Die nächste Maßnahme nach Konsequenz gereiht, mit einer verantwortlichen Person.
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04
1. Signale
2. Übersetzung
3. GuV-Auswirkung
Finanzielles Exposure
Jedes Signal in Währung übersetzt und der GuV-Position zugeordnet, die es trifft.
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05
1. Schätzung
2. Verteilung
3. Extremwerte
Unsicherheitsmodellierung
Verteilungen und Extremwerte, damit die Kosten eines Irrtums sichtbar werden.
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06
1. Allokation
2. Grenzwert
3. Umschichtung
Kapitaloptimierung
Kapital, Liquidität und Absicherungen dort eingesetzt, wo sie das meiste Exposure reduzieren.
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07
1. Rauschen
2. Muster
3. Signal
Frühsignale
Schwache Signale, qualifiziert bevor sie in Berichten auftauchen.
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08
1. Erkennung
2. Routing
3. Verantwortlich
Echtzeit-Alarme
Vorausschauende Alarme mit Wahrscheinlichkeit, Auswirkung, Verantwortlichem und Frist.
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09
1. Entitäten
2. Beziehungen
3. Kontext
Ontologie
Entitäten, Beziehungen, Einheiten und Zeitbezug mit einer Definition, als Kontext für die Inferenz.
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10
1. Daten
2. Agenten
3. Aktion
KI-Agenten
AIT Agents, die auf TheraOS überwachen, vorhersagen und empfehlen, unter Kontrolle.
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01
1. Daten
2. Training
3. Geprüft
KI & Machine Learning
Statistische, stochastische, symbolische, Fuzzy- und gelernte Modellfamilien, jeweils dort eingesetzt, wo sie passen.
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02
1. Verlauf
2. Prognose
3. Intervall
Prädiktive Analyse
Prognosen mit Horizont und Intervall, nicht eine einzelne Linie.
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03
1. Entscheidung
2. Optionen
3. Beste Maßnahme
Präskriptive Analyse
Die nächste Maßnahme nach Konsequenz gereiht, mit einer verantwortlichen Person.
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04
1. Signale
2. Übersetzung
3. GuV-Auswirkung
Finanzielles Exposure
Jedes Signal in Währung übersetzt und der GuV-Position zugeordnet, die es trifft.
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1. Schätzung
2. Verteilung
3. Extremwerte
Unsicherheitsmodellierung
Verteilungen und Extremwerte, damit die Kosten eines Irrtums sichtbar werden.
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06
1. Allokation
2. Grenzwert
3. Umschichtung
Kapitaloptimierung
Kapital, Liquidität und Absicherungen dort eingesetzt, wo sie das meiste Exposure reduzieren.
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07
1. Rauschen
2. Muster
3. Signal
Frühsignale
Schwache Signale, qualifiziert bevor sie in Berichten auftauchen.
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08
1. Erkennung
2. Routing
3. Verantwortlich
Echtzeit-Alarme
Vorausschauende Alarme mit Wahrscheinlichkeit, Auswirkung, Verantwortlichem und Frist.
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09
1. Entitäten
2. Beziehungen
3. Kontext
Ontologie
Entitäten, Beziehungen, Einheiten und Zeitbezug mit einer Definition, als Kontext für die Inferenz.
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10
1. Daten
2. Agenten
3. Aktion
KI-Agenten
AIT Agents, die auf TheraOS überwachen, vorhersagen und empfehlen, unter Kontrolle.
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01 · KI & Machine Learning

Mathematik, die zu jeder Domäne passt.

Große Sprachmodelle sind bemerkenswerte Schnittstellen. Liquiditätsstress, Kreditdrift oder Energiepreisverteilungen zu messen, erfordert Modellfamilien, die für das Phänomen gewählt sind.

02 · Prädiktive & präskriptive Analyse

Vom Wahrscheinlichen zum, was zu tun ist.

03 · Exposure, Unsicherheit & Kapital

Jede Wahrscheinlichkeit hat ihren Preis.

04 · Frühsignale & Echtzeit-Alarme

Es sehen, solange noch Zeit zum Handeln ist.

05 · Ontologie & KI-Agenten

Erst die Struktur. Dann die Agenten. Dann die Evidenz.

Sehen Sie diese Fähigkeiten an Ihrem eigenen Entscheidungsproblem.

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Zehn Fähigkeiten, eine Entscheidungsebene.

KI & Machine Learning

Prädiktive Analyse

Präskriptive Analyse

Finanzielles Exposure

Unsicherheitsmodellierung

Kapitaloptimierung

Frühsignale

Echtzeit-Alarme

Ontologie