Åben AI-model

TIC Risk v2

En åben AI-model med 232 millioner parametre, der vurderer kredit- og svindelrisiko i aktieselskaber. Den er trænet på offentlige oplysninger, uden personoplysninger.

Hent modellen

Læser selskabets historik

Årsregnskaber og nøgletal, gebyrer for for sen indlevering, skatteregistreringer, gæld under inddrivelse, betalingspålæg og bestyrelsesændringer, som en række hændelser.

Fem prognoser

Konkurs inden for 12 og 24 måneder, ny eller øget gæld under inddrivelse, tilbagekaldt skatteregistrering og forsinket årsregnskab.

Åben og gratis

Modellen og værktøjet, der kører den, er åbne under MIT eller Apache-2.0. Modellen findes på Hugging Face.

Ingen personoplysninger

Modellen ser, at en bestyrelsespost er ændret, men aldrig hvem personen er.

Så præcis er modellen

Testet på selskaber, der ikke blev brugt i træningen, var 76 % af konkurserne inden for et år blandt de 10 % selskaber, som modellen vurderede som mest risikable. Modellen sammenlignes med TabICL, en fortrænet model til tabeller, på de samme data.

  • AUC 0,924 for konkurs inden for 12 måneder (TabICL: 0,913)
  • AUC 0,890 for konkurs inden for 24 måneder (TabICL: 0,853)
  • Kalibrerede sandsynligheder med et 90 % prædiktionsinterval
  • Risikoklasse 1–5 og en score fra 0 til 100 for konkurs inden for et år

Kør den selv

Værktøjet tic-risk henter modellen og kører den offline på din egen computer, uden database, netværk eller API. Det findes til Windows og Linux og har fire eksempelselskaber. For at bruge modellen i produktion skal du have selskabernes aktuelle hændelser, fra egne kilder eller fra et kreditoplysningsbureau.

Et grundlag at bygge videre på

Den samme metode virker overalt, hvor kreditoplysningsbureauer eller andre organisationer har adgang til hændelser i selskaber. Modellen kan også styrkes med egne data, for eksempel med en LoRA-adapter trænet på egne udfald.

Åben for alle

Modellen er frit tilgængelig på Hugging Face, og rapporten beskriver, hvordan den blev trænet og testet.