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機器學習模型應用到銀行業等金融領域時,需要保證其安全可靠。目前學術界已研究出一些基本的模型事後解釋方法,旨在解決機器學習“黑箱”問題,加速 AI 技術在業界的深度融合與應用。索信達控股旗下金融智能(AI)實驗室致力於可解釋機器學習模型的研究與推廣,在內在可解釋模型、事後歸因解析方法等方面已有一些成果與應用。
尤其像金融服務等關注風險和監管要求的組織,業務部門領導會要求數據科學團隊使用更易於解釋的模型,並提供關於模型如何構建的文檔或審計跟踪。這是眾多金融從業者面臨並且非常關注的話題。為此,我們特別邀請到索信達控股AI創新中心總監、資深數據科學家邵平,帶來主題分享:2020新興AI趨勢之可解釋型機器學習日益崛起。
誠摯歡迎銀行、保險、證券等金融從業者參與本次研討會。