• 金融业异常检测可解释方案及多场景应用

      防范金融风险和维护金融稳定，，，是金融业的永恒主题。。。。2021年以来，，，各大银行、、、证券、、保险等金融机构积极贯彻落实银保监会发布的“内控合规管理建设年”相关部署，，，强化异常行为和数据的监测排查。。。 

      随着金融产业的数字化，，，AI化，，，越来越多的复杂模型被用于异常排查的业务当中，，，，如何防范“黑盒”模型存在的不可预知的风险和决策失误，，，打造可信任、、可解释、、、、精准度高、、、、以及安全合规的决策模型，，，，并且实现不断优化，，，这是金融机构非常关注的话题。。

      为促进金融业界交流，，分享银行业金融机构在内控合规管理建设中的AI大数据应用实践经验和创新，，，，我们特别邀请到索信达控股AI创新中心数据科学家张孜勉博士，，带来主题分享《金融业异常监测可解释方案及多场景应用》。。。

       

      直播分享大纲：

      （一）背景介绍

      1.银行场景下的异常检测模型

      2.AI模型的可解释需求

      （二）核心算法

      （三）案例分享

      1.银行风控场景的异常检测可解释方案应用

      2.异常可解释助力人工审核

      3.异常可解释挖掘样本共性

      4.异常可解释实现指标精选

      5.银行算法运维的异常检测可解释方案应用

       

      诚挚欢迎银行、、、、证券、、保险行业等金融机构从业者观看本次课程回放。。。。相信您在参与中定会有所收获！！！

      立即体验，，，开启数字化转型之旅 !

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