Model predykcyjny wdrożony raz nie działa poprawnie w nieskończoność. Dane finansowe zmieniają się wraz z rynkiem, strukturą firmy i sezonowością. Model, który przez pierwsze miesiące generował trafne prognozy, po roku może systematycznie zaniżać lub zawyżać wyniki, jeśli nikt nie monitoruje jego jakości.
Co obejmuje usługa utrzymania
Monitorujemy kluczowe metryki jakości modeli w cyklu miesięcznym: odchylenie prognoz od wartości rzeczywistych, stabilność rozkładu danych wejściowych i spójność wyników między okresami. Gdy wykryjemy pogorszenie jakości, przeprowadzamy rekalibrację modelu lub trenujemy nową wersję na zaktualizowanych danych. Klient otrzymuje miesięczny raport o stanie modeli.
Reagowanie na zmiany biznesowe
Fuzje, zmiany struktury produktowej, wejście na nowe rynki - każda z tych sytuacji może wymagać aktualizacji modelu. W ramach usługi utrzymania analizujemy wpływ takich zmian i rekomendujemy, czy model wymaga modyfikacji, czy może działać bez zmian. Dzięki temu organizacja nie traci wartości z wcześniejszej inwestycji w AI.