AI og data for finans og forsikring — bygget for regulering fra dag én.

Banker og forsikringsselskaper sitter på enorme datamengder, men data spredt på tvers av kjernesystemer gjør det tregt og risikabelt å ta AI i bruk. Vi bygger dataplattformene, modellfabrikkene og integrasjonene som gjør AI mulig i produksjon — med governance, logging og compliance innebygd fra start.

Snakk med oss

Utfordringene vi ser

Data spredt på tvers av kjernesystemer, formater og avdelinger
Hvert ML-prosjekt starter fra null uten standardiserte pipelines
Nye ESG-krav som krever dokumentasjon av klimarisiko i porteføljen
Strenge krav til sporbarhet, sikkerhet og etterlevelse

AI-klare dataplattformer

Strukturerte data-pipelines og feature store som gjør kjernedata tilgjengelig for maskinlæring — trygt og standardisert.

Modellfabrikk og MLOps

Eksperimentsporing, modellversjonering og automatisert deployment, slik at modeller går fra idé til produksjon uten å starte på nytt hver gang.

ESG- og energidata

Integrasjoner og analyse som henter, renser og beriker energiforbruksdata, og gjør klimarisiko målbar i utlånsprosessen.

AI-agenter med kontroll

AI-agenter for kundeservice, dokumenthåndtering og intern støtte, med tilgangsstyring, logging og menneskelig kontroll der det trengs.

Referanser

Levert innen finans og forsikring

DNB

DNB — ESG og energidata for bærekraftig finans

Integrasjon mot El-Hub for energiforbruksdata som gjør det mulig å vurdere bygningers klimaavtrykk i utlånsprosessen.

Gjensidige

Gjensidige — AI-infrastruktur og modell-fabrikk

Strategisk oppbygging av AI-infrastruktur, fra dataklar kjerne til skalerbar modellfabrikk på Databricks.

AI & Automasjon Strategi & Rådgivning

Spørsmål

Ofte stilte spørsmål

Start med å gjøre kjernedata AI-klar og etablere governance, logging og tilgangsstyring før de første modellene settes i produksjon. Da kan nye AI-løsninger bygges på en felles, sporbar plattform i stedet for som enkeltstående eksperimenter.

En modellfabrikk er en standardisert plattform for å trene, versjonere og rulle ut maskinlæringsmodeller. Den gjør at hvert nytt AI-prosjekt kan gjenbruke data-pipelines og verktøy i stedet for å starte fra null.

Ja. Vi har bygget integrasjon mot Elhub for energiforbruksdata, prediktive modeller for energieffektivitet og dashboards for ESG-analyse for DNB, slik at bygningers klimaavtrykk kan vurderes i utlånsprosessen.

Neste steg / uforpliktende

Klar for å
flytte noe?

Book en gratis rådgivningstime. Vi finner ut om Fremvekst er riktig partner — og sier det ærlig hvis vi ikke er det.

Start en samtale Se hvordan vi priser