金融業異常檢測可解釋方案及多場景應用

防范金融風險和維護金融穩定,是金融業的永恆主題。 2021年以來,各大銀行、證券、保險等金融機構積極貫徹落實銀保監會發布的“內控合規管理建設年”相關部署,強化異常行為和數據的監測排查。

隨著金融產業的數字化,AI化,越來越多的複雜模型被用於異常排查的業務當中,如何防範“黑盒”模型存在的不可預知的風險和決策失誤,打造可信任、可解釋、精準度高、以及安全合規的決策模型,並且實現不斷優化,這是金融機構非常關注的話題。

為促進金融業界交流,分享銀行業金融機構在內控合規管理建設中的AI大數據應用實踐經驗和創新,2022年4月27日晚20:00-21:00,我們特別邀請到索信達控股AI創新中心數據科學家張孜勉博士,帶來主題分享《金融業異常監測可解釋方案及多場景應用》。


直播分享大綱:

(一)背景介紹

1.銀行場景下的異常檢測模型

2.AI模型的可解釋需求

(二)核心算法

(三)案例分享

1.銀行風控場景的異常檢測可解釋方案應用

2.異常可解釋助力人工審核

3.異常可解釋挖掘樣本共性

4.異常可解釋實現指標精選

5.銀行算法運維的異常檢測可解釋方案應用


誠摯歡迎銀行、證券、保險行業等金融機構從業者參與本次研討會。相信您在參與中定會有所收穫,不虛此行!


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