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Formulação e treinamento de modelos de ML especializados para resolver necessidades específicas do Business e que possam ser acionados a partir do FinChat com dados coletados do SAP BPC

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Análise de tabela ou csv enviado em prompt para predição simples - RAG

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Análise de tabela ou csv enviado em prompt para predição simples - RAG

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Informações sobre tendência e sazonalidade

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Informações sobre tendência e sazonalidade

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(Com ou sem ML)

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Ligação com variáveis pré-alinhadas com usuários no BPC para consulta e predição desses itens

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Ligação com variáveis pré-alinhadas com usuários no BPC para consulta e predição desses itens

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Mapear quais variáveis estão mais propensas a serem preditas nos forecasts e deixar modelos prontos para cada uma

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Gen AI interativa conversacional para que o usuário de business possa conversar sobre dados presentes ou futuros

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Gen AI interativa conversacional para que o usuário de business possa conversar sobre dados presentes ou futuros

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Pesquisa e desenvolvimento de LLMs que possam entender dados tabulares e gerar insights a partir de instruções definidas via prompt engineering

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Retrofit do modelo ser acionado pelo chat 

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Retrofit do modelo ser acionado pelo chat 

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Trigger de Gen. AI no FinChat com essa solução

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Trigger de Gen. AI no FinChat com essa solução

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-Definição de ordem de prioridade de forecasts e variáveis com o time de business; (1 sprint/Spike)

-Definir processo de construção do forecasting; (pode apresentar dificuldades) (1 sprint/Spike)

-Definir problema; (1 Sprint/Spike)

Para cada problema: (2 sprints a depender dos insumos - 1 pessoa):

-Acessar dados;

-Fazer um EDA;

-Definir dataset;

-Fazer engenharia de features;

-Processo de fine tuning de hiperparametros de modelo; (a depender da profundidade)

-Experimentação;

-Implementação;

-Habilitação por API;

-Instruir AI a referenciar modelo; (1 sprint)

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-Variáveis desejadas;

-Conjuntos de dados envolvidos relacionados com as variáveis a prever;

-Definir para cada variável a prever, quais são as variáveis dependentes;