金融服务AI云
AI for 金融服务使银行和金融机构能够以信任的方式自信地应对日益增多的监管和竞争压力, 可以部署在任何地方的人工智能, 包括本地.
AI在金融服务中的应用
随着金融服务业变得越来越复杂和分散, 银行和金融机构面临着越来越多威胁其底线的挑战. 要在竞争压力和全球监管方面保持领先地位，金融机构就必须提供差异化服务，从更加个性化的关系到创新的解决方案.
人工智能金融服务是下一代技术，使银行和金融机构解锁可能的艺术.
欺诈侦测及预防
及早发现欺诈行为，以减少财务损失，保护客户免受财务伤害.
治理
减少模型风险, 同时增加了模型开发的透明度和可审计性, 实现, 和使用过程.
客户营销与客户维系
监控客户关系的健康状况，并使用数据驱动的洞察力来提高客户忠诚度.
风险缓解
利用人工智能驱动的战略，在一个传统银行因风险太大而避免的市场中实现盈利.
datarrobot的金融服务客户正在塑造未来
看看负责任的人工智能如何改变金融服务行业
金融服务的可信人工智能
银行和金融机构正在释放可信人工智能的好处，以建立一个强大的模式治理框架.
DataRobot为金融服务行业的组织提供了由人工智能驱动的解决方案，提供了清晰可信的结果.
Explainability
基于内置的高级洞察，理解模型行为，验证模型操作，促进重要决策.
增加偏差检测
通过使用ob真人游戏为评估量身定制的公平工具来减少偏见, 理解, 并最终减轻人工智能的偏见.
确保遵从性
使用自动提供的格式良好的法规遵循文档来维护治理, 透明地详述数据和建模方法，以帮助监管机构建立对模型设计和操作的清晰理解.
加强隐私
通过业界领先的AI 信任技术，结合包括ISO 27001在内的关键隐私和安全认证，保障安全性, SOC2 II型, GDPR, CCPA和更多.
监视模型的性能
应用机器学习治理，从输出验证到精度测试，以管理模型风险，确保最优的模型行为.
AI金融服务框架
自信地管理从开发到监视和最大化业务影响的模型生命周期.
DataRobot提供了一流的自适应端到端平台, 即使是在最不可预测的市场环境下也要转变和调整, 预测变化时刻，持续优化机器学习模型.
部署在任何地方
灵活部署datarrobot, 在云端和边缘支持行业安全需求, 数据治理和局部性.
MLOps
MLOps扩展到所有型号，包括外部和DataRobot. 高级MLOps功能与企业安全和治理流程和工具集成在一起, 确保对高度监管行业的支持.
时间序列
应用先进, 人工智能驱动的预测模型适用于最关键的运营环节, 建立弹性, 减少不确定性, 并提供预测，帮助每个组织在持续动荡的情况下茁壮成长.
重点学科
开发临近预测模型，通过估计当前状况来提供关键的组织信息，以帮助理解在准确的时间点造成这些状况的因素.
排行榜
从有用的汇总信息中获得洞见，并根据所选的优化度量对模型进行微调和评估——这意味着性能最好的模型位于顶部.
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