labs@atheron:~/industries/finance/ai$ train agent --grounded

IA para fintech

Agentes de soporte y lectores de documentos para el análisis de riesgos.

La IA en fintech se divide según lo que ve el modelo. El contenido público de ayuda puede ir a un modelo de vanguardia y estar en marcha rápido. Los extractos bancarios y las nóminas no deberían salir de su nube, así que van a un modelo de código abierto que usted controla. Elegimos el camino según los datos, y después lo medimos.

Empezar un proyecto Ver los proyectos de ejemplo

// lo que importa aquí

Qué cambia en este sector.

Los datos deciden el camino

El material público va a un modelo de vanguardia para arrancar antes. Los documentos financieros personales se quedan en un modelo de código abierto en su cuenta, para que ningún tercero los vea.

La decisión de crédito la toma una persona

El lector de documentos extrae y señala; un analista confirma. El modelo no aprueba ni rechaza nunca una solicitud.

Cada cifra, trazada hasta su fuente

Cada valor que extrae el lector se muestra junto a la línea de donde sale, así que comprobarlo es un vistazo y no una búsqueda.

Medido con sus propios casos

Montamos un conjunto de evaluación con sus documentos y sus preguntas reales, y cada cambio de instrucciones o de modelo se puntúa con él antes de publicarse.

// proyectos de ejemplo

Ejemplos con precio.

Cada uno es hipotético, se presenta como tal y lleva un precio calculado en directo a partir de nuestra tarifa. Abra cualquiera en el estimador y hágalo suyo.

Proyecto de ejemploAplicación webIAModelo de vanguardia

Agente de soporte del centro de ayuda

Hipotético. Ni un cliente ni un resultado.

// El problema

El volumen de soporte sube con cada campaña de marketing, y la mayoría de los tickets preguntan cosas que el centro de ayuda público ya responde.

// Lo que construiríamos

Un agente de soporte sobre un modelo de vanguardia que responde a partir del centro de ayuda publicado y pasa a una persona todo lo que tenga que ver con una cuenta concreta. Se elige porque el material de origen es público y es el camino más rápido para ponerlo en marcha.

// Qué incluye

Respuestas apoyadas en el centro de ayuda, con un enlace al artículo usado
Traspaso a una persona con la conversación adjunta, para todo lo que sea de una cuenta concreta
No se envía ningún dato de cuenta al proveedor del modelo
Un conjunto de evaluación con preguntas reales, que se pasa antes de cada cambio
Un panel con lo que pregunta la gente y dónde se queda corto el centro de ayuda

// Tecnologías

API de un modelo de vanguardia
PostgreSQL con pgvector
Next.js
Integración con Zendesk o Intercom
DigitalOcean

// estimación

Desarrollo: ≈ 88.600 US$ a 135.000 US$, delivered within 21 weeksCAD 126,200 to 192,900
Alojamiento: ≈ 558 US$ al mesCAD 795 al mes
Soporte: ≈ 1000 US$ al mesCAD 1,425 al mes

Los precios en su moneda son estimaciones con el tipo de cambio de hoy del Banco de Canadá. Toda la facturación se emite en CAD o USD.

Enfoque de IA: Modelo de vanguardia
Coste de funcionamiento del modelo: ≈ 383 US$ al mesCAD 545 al mes

Calendario por hitos

Découverte: 2.9 to 3.4 weeks
Spécification et plan d’évaluation: 0.4 weeks
Maquettes approuvées: 2.4 to 3.4 weeks
Fonctions principales: 1.4 to 1.9 weeks
Développement complet: 0.9 to 1.4 weeks
Projet pilote fonctionnel: 3.9 to 6.4 weeks
Tests et corrections: 0.9 to 1.9 weeks
Mise en ligne: 0.9 to 1.4 weeks
Production: 0.9 to 1.4 weeks

Fuera de nuestras manos, y sumado al calendario

Revue de préparation avec votre auditeur: 6 to 12 weeks

Cómo se paga

Anticipo 20%: CAD 25,240 to 38,580
Découverte 2%: CAD 2,524 to 3,858
Spécification et plan d’évaluation 10.2%: CAD 12,872.40 to 19,675.80
Maquettes approuvées 2%: CAD 2,524 to 3,858
Fonctions principales 6.2%: CAD 7,824.40 to 11,959.80
Développement complet 4.1%: CAD 5,174.20 to 7,908.90
Projet pilote fonctionnel 30.7%: CAD 38,743.40 to 59,220.30
Tests et corrections 2%: CAD 2,524 to 3,858
Mise en ligne 2%: CAD 2,524 to 3,858
Production 10.8%: CAD 13,629.60 to 20,833.20
Holdback, 30 days after launch (10%): CAD 12,620 to 19,290

Partir de este ejemplo

Proyecto de ejemploAplicación webIAModelo de código abierto

Lector de documentos para el análisis de riesgos

Hipotético. Ni un cliente ni un resultado.

// El problema

Los analistas vuelven a teclear las cifras de ingresos y gastos de los extractos bancarios y las nóminas, lo que es lento y mete errores de tecleo en las decisiones de crédito.

// Lo que construiríamos

Un agente sobre un modelo de código abierto, servido en su propia cuenta de AWS en Canadá para que los documentos financieros no lleguen nunca a un tercero, que lee cada documento, extrae las cifras y muestra al analista cada valor junto a la línea de donde sale.

// Qué incluye

Extractos bancarios, nóminas y notificaciones de liquidación del impuesto leídos y pasados a campos estructurados
Cada cifra se muestra junto a la parte de la página de donde se leyó
El analista confirma o corrige, y las correcciones se guardan para la siguiente evaluación
Avisos de nombres, fechas y totales que no coinciden entre documentos
Un modelo de código abierto sobre GPU en su propia cuenta en la nube

// Tecnologías

Qwen o Llama (código abierto)
vLLM
Python
PostgreSQL
Next.js
AWS Canada

// estimación

Desarrollo: ≈ 129.000 US$ a 198.000 US$, delivered within 22 weeksCAD 184,300 to 281,700
Alojamiento: ≈ 7020 US$ al mesCAD 10,000 al mes
Soporte: ≈ 2500 US$ al mesCAD 3,565 al mes

Los precios en su moneda son estimaciones con el tipo de cambio de hoy del Banco de Canadá. Toda la facturación se emite en CAD o USD.

Enfoque de IA: Modelo de código abierto
Coste de funcionamiento del modelo: ≈ 6530 US$ al mesCAD 9,300 al mes

Calendario por hitos

Découverte: 2.9 to 3.4 weeks
Spécification et plan d’évaluation: 0.4 weeks
Maquettes approuvées: 2.4 to 4.4 weeks
Fonctions principales: 1.4 to 1.9 weeks
Développement complet: 0.9 to 1.4 weeks
Projet pilote fonctionnel: 3.9 to 6.9 weeks
Tests et corrections: 0.9 to 1.9 weeks
Mise en ligne: 0.9 to 1.4 weeks
Production: 0.9 to 1.4 weeks

Fuera de nuestras manos, y sumado al calendario

Accès au bac à sable et à l’API du fournisseur: 1 to 4 weeks

Cómo se paga

Anticipo 20%: CAD 36,800 to 56,280
Découverte 1.9%: CAD 3,496.00 to 5,346.60
Spécification et plan d’évaluation 10.5%: CAD 19,320 to 29,547
Maquettes approuvées 1.9%: CAD 3,496.00 to 5,346.60
Fonctions principales 5.7%: CAD 10,488.00 to 16,039.80
Développement complet 3.8%: CAD 6,992.00 to 10,693.20
Projet pilote fonctionnel 31.6%: CAD 58,144.00 to 88,922.40
Tests et corrections 1.9%: CAD 3,496.00 to 5,346.60
Mise en ligne 1.9%: CAD 3,496.00 to 5,346.60
Production 10.8%: CAD 19,872.00 to 30,391.20
Holdback, 30 days after launch (10%): CAD 18,400 to 28,140
Temps GPU pour l’entraînement et les tests, au coût: CAD 300. Se factura por adelantado, a coste, fuera de los hitos

Partir de este ejemplo

// questions

Lo que nos preguntan sobre esto.

¿Dará el agente de soporte asesoramiento financiero?

No. Responde a partir de su centro de ayuda y tiene instrucciones de pasar a una persona todo lo que sea asesoramiento, una cuenta o una reclamación. Probamos esos traspasos como parte del conjunto de evaluación.

¿Es igual de bueno el código abierto con los extractos bancarios?

Para extraer cifras de documentos, los modelos de código abierto actuales funcionan bien una vez evaluados con sus formatos. Medimos con sus documentos antes de que se comprometa, y le decimos si otro camino le serviría mejor.

¿Qué queda funcionando cada mes después de poner en marcha la IA?

El consumo del modelo en un camino de vanguardia, o el alojamiento en GPU en uno de código abierto, más el alojamiento de la aplicación. La estimación los muestra aparte del desarrollo.

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// la siguiente

¿No es exactamente su proyecto?

Cuéntenos qué tiene en mente. Le responderemos con una horquilla y con las preguntas que la estrecharían. O reserve una llamada y lo hablamos.

Empezar un proyecto Reservar una llamada