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資料挖掘
解決黑箱
提升透明度
精度可靠度
該方案通過融合多種模型和算灋,致力於解决銀行業現有機器學習模型“黑箱”的問題,幫助銀行提升模型透明度,滿足監管需要,同時增强模型精度和決策的可靠程度
針對金融客戶需求,從零開始搭建可解釋機器學習模型,亦可針對客戶現有模型提供模型事後解析方案
在保證模型高精度的條件下,針對客戶不同應用場景均能做出深度解釋,幫助客戶降低模型的風險合規風險
可解釋機器學習模型的搭建簡單易行,無需複雜數據預處理步驟;訓練過程佔用系統資源少,模型可高速運行
目前已在產品精準推薦、客戶挖掘、流失預警等多個金融類營銷場景中開展應用,並取得了優秀成果,使得人工智能技術與金融業務能夠深度融合
幫助金融客戶突破目前金融業務遇到的瓶頸問題,實現個性化服務,幫助客戶進一步提升金融業務運營效率