年末做点今年的工作报告

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可解释人工智能在金融领域中的应用实践

▪当今的许多人工智能(AI)算法实际上是“黑箱”,缺乏“解释”其背后的推理逻辑和机理。

▪在传统规则型专家系统/逻辑回归向全面AI算法升级的过程中,具有可解释性的AI将更好地将“人”纳入整个决策回路(human-in-the-loop,HITL),填补决策解析、提供说明支持、帮助业务人员/客户更好地做出明智的选择。

▪严格的监管才能保障金融的稳定和体系的安全,具有可解释性的AI应用既能更好地辅助金融机构方的管理工作,又对监管方的审查工作提供便利。

▪根据上海交通大学-中银金科合作的可解释人工智能(XAI)项目的探索,XAI可以成功应用在金融领域的强监管场景中。