Tabular Foundation Models
Neue Modellklassen lernen starke Priors fuer strukturierte Daten und liefern brauchbare Baselines ohne langes Model-Tuning.
Atlas ist die proprietaere Prediction Engine hinter NeuraPay. Sie analysiert Zahlungsverhalten, Kommunikationsmuster und Wirtschaftssignale — und trifft fuer jeden einzelnen Fall die optimale Entscheidung.
ERP-Daten, Rechnungen und Zahlungshistorie werden in Echtzeit importiert.
Makrooekonomische Signale und Kommunikationsmuster werden kontextuell angereichert.
Atlas bewertet Payment-Patterns, Reaktionszeit und Kanal-Affinitaet.
Kanal, Timing, Ton und Eskalationspfad werden fallspezifisch optimiert.
Ausfuehrung via NeuraAgent oder Workflow-Engine mit vollstaendigem Audit-Log.
Wir verfolgen moderne Forschung zu tabularen Foundation Models (z.B. TabPFN) und uebertragen die Prinzipien auf Debitor- und Claim-Entscheidungen: priors, calibration, in-context signals.
Neue Modellklassen lernen starke Priors fuer strukturierte Daten und liefern brauchbare Baselines ohne langes Model-Tuning.
Entscheidungen entstehen aus dem Kontext: Verlauf, Reaktionen, Makro-Signale — nicht nur aus einer statischen Feature-Liste.
Nicht nur Scores: Atlas arbeitet mit kalibrierten Wahrscheinlichkeiten, damit Finance Teams Schwellenwerte sauber steuern koennen.
Note: References to external research are for orientation. Atlas AI is NeuraPay’s proprietary decision engine.
Atlas klassifiziert jeden Fall mit kalibrierter Wahrscheinlichkeit, statt pauschale Regeln anzuwenden.
Atlas priorisiert den wirksamsten Kontaktweg fuer jeden individuellen Kontext.
Zeitpunkte werden aus Outcome-Daten gelernt und laufend nachgeschaerft.
Risiko-Klassen steuern Eskalationspfade und Ressourcenallokation.
Entscheidungen laufen innerhalb definierter Leitplanken und sind voll nachvollziehbar.
Atlas lernt aus realen Outcomes und verbessert Strategien kontinuierlich.
Waehlen Sie ein Profil und sehen Sie, wie Atlas Kanal, Timing, Ton und Risiko klassifiziert.
Zwei Entscheidungslogiken mit grundlegend unterschiedlicher Wirksamkeit.
| Dimension | Statische Regeln | Atlas AI |
|---|---|---|
| Entscheidungslogik | Feste If/Then-Baeume | Transformer + RL, lernend |
| Anpassungsfaehigkeit | Manuelle Regelaenderung | Automatisch aus Outcomes |
| Datenquellen | Interne Stammdaten | Verhalten + Makro + Kommunikation |
| Entscheidungszeit | Sequenziell / Batch | < 50ms pro Claim |
| Erklaerbarkeit | Regelausgabe | SHAP Feature Importance |
| Genauigkeit | ~60-70% | 94% |
Atlas liefert nicht nur Entscheidungen, sondern auch den Nachweis, warum sie getroffen wurden.
Von der Datenaufnahme bis zur Aktion: jede Entscheidung ist Teil eines integrierten Flows.
Atlas steuert die Entscheidungslogik der gesamten Plattform — Ihr Team setzt Leitplanken, Atlas optimiert innerhalb dieser Regeln.
In einer Demo zeigen wir Ihnen die Entscheidungslogik live mit Ihren Parametern.