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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