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数据挖掘
解决黑箱
提升透明度
精度可靠度
可解释机器学习方案通过融合多种模型和算法,致力于解决银行、保险和证券公司现有机器学习模型“黑箱”的问题,帮助金融机构提升模型透明度,满足监管需要,同时增强模型精度和决策的可靠程度
针对金融客户需求,从零开始搭建可解释机器学习模型,亦可针对客户现有模型提供模型事后解析方案
保证模型高精度条件下,针对客户不同应用场景均能做出深度解释,帮助客户降低模型风险合规风险
可解释机器学习模型搭建简单易行,无需复杂数据预处理步骤;训练过程占系统资源少,可高速运行
⽬前已在产品精准推荐、客户挖掘、流失预警等多个⾦融类营销场景中开展应⽤,并取得了优秀的成果,使得⼈⼯智能技术与⾦融业务能够深度融合
帮助⾦融客户突破⽬前⾦融业务遇到的瓶颈问题,实现个性化服务,帮助客户进⼀步提升⾦融业务运营效率