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AI 可解释性对于金融服务至关重要，因为许多决策直接影响机构的资金流入和流出。基于决策树或回归构建的模型是有益的，因为输出直接受到一组定义参数的影响。但是，这些模型过于简单，缺乏处理更复杂数据类型或任务的稳健性。深度学习模型正在成为 AI 应用程序的标准，因为它们能够更有效地学习数据集中的细微特征，并在各种金融服务工作流程中以更高的准确度执行。但是，深度学习的一个主要缺点是更难直接解释预测背后的原因，这在为金融服务用例部署 AI 模型时是一个挑战，因为了解决策过程很重要（例如贷款申请）。
Scale AI, Inc.-RIN 3064-ZA24
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