Finans og forsikring
- Avdeling DART, SAMBA
- Involverte fagområder Statistisk modellering, Maskinlæring og Kunstig intelligens (AI), Informasjons- og kommunikasjonsteknologi
Vi dekker et bredt spekter av bruksområder, inkludert risikomodellering, tidsrekker, prisprediksjon og forklarbar kunstig intelligens (XAI).
Statistisk-matematisk modellering og maskinlæring
Vi utvikler programvare og tilbyr kunnskapsbasert rådgivning, kvalitetssikring og kursing. Vår kjernekompetanse er statistisk-matematisk modellering og maskinlæring, men vi arbeider også med problemstillinger innen datasikkerhet og personvern. Utfordringen er ofte å finne den enkleste, men likevel korrekte og mest effektive, metoden til problemet, i nært samarbeid med våre kunder.
Vi har anvendt dyp læring i kredittvurderinger, brukt maskinlæring for å avdekke hvitvasking av penger, og fortsetter vår omfattende forskning innen forklarbar kunstig intelligens. Ved siden av å løse anvendte problemer, har vi også et fokus på generell metodeutvikling. Disse aktivitetene er i hovedsak organisert gjennom grunnfinansiering, Finsec og BigInsight.
Forklarbar kunstig intelligens
Ifølge en rapport fra PA Consulting utført på vegne av Finansforbundet, vil metodekompetanse som gir tilstrekkelig grad av forklarbarhet i anvendte løsninger som benytter kunstig intelligens være avgjørende for bruk i finansnæringen. Dette området er derfor av stor viktighet og har høyt fokus i pågående forskning.
NR har forsket mye på forklarbar kunstig intelligens de siste årene, og ligger i den internasjonale forskningsfront på området. Vi har omfattende kunnskap om de mest brukte metodene innen dette feltet: LIME, Shapley-verdier, og kontrafaktiske forklaringer, og har utviklet programvare knyttet til de to sistnevnte metodene. Vi har også utviklet det interaktive beslutningstreet, eXplego, som skal bistå utviklere med å velge passende forklaringsmetoder til sine prosjekter.
Flere av NRs kunder benytter allerede forklarbar kunstig intelligens for å bedre forstå hvorfor KI-metodene gir de resultatene de gir og sikre at eventuelle sluttbrukere blir rettferdig behandlet, men vi er alltid interessert i å komme i kontakt med nye oppdragsgivere som trenger hjelp på dette feltet.
BigInsight
NR er vertsinstitusjon for BigInsight, et senter for forskningsdrevet innovasjon finansiert av Forskningsrådet og flere partnere, deriblant DNB og Gjensidige. Vi bidrar med forskning om maskinlæring og statistisk modellering for å løse ulike problemer for våre bransjepartnere. I tillegg resulterer ofte forskningen med vitenskapelige bidrag.
Aktuelle prosjekter
Finans og forsikring involverer disse fagfeltene
Temasider
NR har lang erfaring med finansiell risikostyring, og jobber med de fleste store bankene i Norge. I tillegg til risikostyring jobber vi med anvendelser som porteføljeoptimering, faktormodellering, verdiestimering av boliger og deteksjon av hvitvasking.
NR har lenge samarbeidet med noen av de største forsikringsselskapene i Norge om å utvikle metodikk til beregning av solvenskapitalkrav (SCR) i forbindelse med det europeiske soliditetsregelverket, Solvens II. Vi har også jobbet med estimering av risikopremier for skadeforsikring, modellering av kundeavgang, og deteksjon av forsikringssvindel.
NR har solid kompetanse på modeller som simulerer og lager prognoser for elektrisitetspriser, og vi har også utviklet prismodeller for andre råvarer som gass, olje, korn og ferrosilisium. Modellene benyttes bl.a. til prising, risikostyring og produksjonsoptimering.