金融服务中的人工智能
datarrobot使金融服务公司能够自动化机器学习生命周期的痛苦部分, 为您的数据科学团队提供时间和工具，专注于业务影响. 澳门新银河国际-apple app store的客户能够更好地理解, 管理, 评估他们的模型, 快速寻找投资机会, 扩大投资组合, 并灵活应对瞬息万变的市场状况.
金融服务面临的ML挑战
市场动态不断变化
一个模型从构思到部署平均需要11个月, 使快速迭代或实验变得困难, 让客户和投资机会白白流失.
模型风险管理障碍
“黑盒”机器学习使得理解模型结果并对其采取行动具有挑战性, 并且使得模型风险管理团队难以批准部署.
管理和治理的复杂性
使用多种语言的多个遗留模型，并且大多部署在内部部署，增加了风险配置，并使用过时的模型创建了潜在的投资组合风险.
定制金融平台
金融平台多样化, 复杂的, 通常是定制的, 这使得很难将ML嵌入到用于决策的现有和自定义业务流程和应用程序中.
为什么金融服务需要数据澳门新银河国际-apple app store?
快速找到新客户或投资机会
对模型开发过程进行标准化和并行化，以设计数以千计的特性, 测试数百种建模策略, 并尝试多模态建模，以发现投资组合中的新机会. 然后快速识别异常活动以降低风险.
在快节奏的市场中识别关键业务驱动因素
通过超细粒度的信号快速识别重要的投资组合和客户特征，为财务领导者提供有意义的变革驱动因素. 访问跨数据类型的清晰可视化解释，以便一线决策者能够理解并采取行动.
将模型投入生产并确保其准确性
生产和 部署 在具有API调用、代码导出等功能的定制系统中快速定制模型. 跟踪所有模型——包括在DataRobot之外开发的遗留模型和自定义模型——维护它们的性能, 在一个平台上降低信用和交易决策的风险. 维护模型的性能 在生产中，通过一套强大的漂移监测和警报，降低信用和交易决策的风险. 随着客户和市场数据的变化, 挑战者/冠军模型的“热交换”，而不中断您的操作.
遵守财务法规，降低风险
保持可见性, 控制, 以及对所有人工智能项目的管理, 不管是谁建造的, 如何, 或者他们被部署在哪里. 使用datarrobot，您可以简化并增强MRM过程的可审核性, 所有模型(包括自定义模型)的自动模型文档, 并确保在整个模型生命周期中大规模地进行机器学习治理.
