Vi udvikler og implementerer machine-learning modeller, som identificerer afvigelser (fx mulig svindel), rangordner muligheder for afkast eller estimerer fremtidige driftsparametre – eksempelvis træk på sundhedsydelser eller kommunale serviceydelser. Ved at bruge statistisk analyse og machine-learning modeller på eksisterende dataflows kan ressourceudnyttelsen eller afkast optimeres.
Kvantitativ forecasting bygger ikke bare på solide og validerede statistiske modeller, som kan forudsige fremtidige events med høj præcision. Vi understøtter også udviklingen af dynamiske algoritmer, som interagerer med eksisterende datakilder på en hensigtsmæssig måde, og som løbende valideres og kvalitetssikres.