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学生贷款偿还计划 - 国防部
环境管理司令官 (CG-47) 审查了本司令官指令及其所包含的一般政策，并确定本政策属于国土安全部 (DHS) 分类排除 A3。本司令官指令不会导致现有环境条件发生任何重大变化，也不会违反任何适用的联邦、州或地方环境保护法律。行动提议者有责任评估本政策导致的所有未来具体行动是否符合《国家环境政策法》(NEPA)、其他适用的环境要求和美国海岸警卫队环境规划政策 COMDTINST 5090.1。9. 分发。本指令不以纸质形式分发。电子版
•美国银行和跨界能源正在通过开发金融机构探索机会，以结构混合金融贷款
2022年11月8日，Sharm El-Sheikh - 非洲的主要开发商，所有者和运营商，在非洲的商业和工业可再生能源项目的运营商和运营商今天在COP27联合国COP27联合国气候变化会议上的Sharm-Sheikh今天在Sharm el-Sheikh宣布，旨在探索与业务范围的业务范围，以探索业务范围的投资，并跨越了业务范围。该协作是混合金融交易将资本流入新兴市场的一个例子，并将支持Crossboundary交付约255MW的太阳能和风能，以及50MWH的存储项目。CrossBoundary Energy为其企业客户提供了量身定制的，完全融资的可再生能源解决方案，使他们能够避免前期资本支出和技术风险，同时仍然从便宜，更清洁和更可靠的权力中受益。CrossBoundary目前正在为14个非洲国家 /地区的30多家公司客户提供2.3亿美元的项目组合，并且是非洲，包括联合利华，帝亚吉奥，Rio Tinto，Heineken，Heineken和Ab inbev的几家市场领先公司的可再生能源提供商。Crossboundary Group的联合创始人兼执行伙伴Matt Tilleard表示：“我们很高兴能够在COP27期间与美国银行一起分享这一新闻，鉴于我们在新兴市场中增强可持续发展的共同目标COP27是表达我们对扩大非洲大规模可再生能源项目的共同承诺的适当背景。我们很荣幸能与美国银行以及发展金融机构合作，在该地区建立更可持续的未来。”美国银行全球可持续财务负责人卡伦·法（Karen Fang）表示：“美国银行认识到在非洲开发可再生能源基础设施的重要性，在非洲，在消费者层面缺乏能源，而商业运营则因中断而受到阻碍。我们认为，新兴市场需要与发达市场一样多的零净过渡，并且作为我们自己在2050年之前实现净零净的承诺的一部分，到2030年，我们的1.5万亿美元可持续融资承诺正在确保气候融资以目标和公平的方式流动。我们期待与Crossboundary合作，该公司在非洲的可再生能源部署和强大的发展管道中拥有稳定的往绩，并希望此示例为新兴市场中更可持续发展的发展铺平了道路。”美国银行设定了切实的可持续财务目标，并在动员和扩展资本部署方面取得了可衡量的进展，以帮助推动社会和环境变革在2021年，美国银行设定了一个目标，目的是在2050年之前实现融资活动，运营和供应链中的净零温室气体排放。作为公司承诺在2030年部署1.5万亿美元可持续融资的承诺中，动员大约2500亿美元的资本与2021年联合国可持续发展发展目标保持一致。
绿色贷款风险更低吗？来自欧洲新兴经济体的微观证据
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人工智能驱动的贷款入职、服务和管理的自动化和效率
预训练提取模型 Fintep 平台包含一个高度准确的提取模型，该模型已针对最复杂的文档类型进行了训练。Fintep 根据每个客户的规格量身定制，更新和维护模型准确性，同时还支持对客户文档集进行机器学习。它包括一个针对已验证信息的预设分析层。
交易策略
在大西洋弧中与Cortaderia selloana作战的跨国策略在生命的框架中，在生命中，Cortaderia项目的框架是与Cortaderia打击Cortaderia的跨国策略是该项目的一部分：“生命停止Cortaderia-紧急措施，用于控制Pampas Grass（Cortaderia selloana selloana selloana selloana selloana）的范围。计划对抗新的结肠并控制已经建立的殖民地，并特别注意沿海保护自然区域。具体来说，生活项目旨在建立与葡萄牙，西班牙和法国大西洋弧线沿线与Cortaderia Selloana作斗争的基础，特别是在Cantabria自治社区工作。动作的重点是以下：
可解释的人工智能决策支持系统，用于自动化贷款承保
由于计算能力的显著进步和优化算法（尤其是机器学习 (ML)）的改进，人工智能 (AI) 的自动决策得到了广泛采用。复杂的 ML 模型提供了良好的预测准确性；然而，ML 模型的不透明性并不能为它们在贷款决策自动化中的应用提供足够的保证。本文提出了一个可解释的人工智能决策支持系统，通过信念规则库 (BRB) 实现贷款承保流程的自动化。该系统可以容纳人类知识，也可以通过监督学习从历史数据中学习。BRB 的层次结构可以容纳事实规则和启发式规则。该系统可以通过激活规则的重要性和规则中先行属性的贡献来解释导致贷款申请决策的事件链。抵押贷款承保自动化的商业案例研究表明，BRB 系统可以在准确性和可解释性之间提供良好的权衡。规则激活产生的文本解释可以作为拒绝贷款的理由。申请的决策过程可以通过规则在提供决策中的重要性及其先行属性的贡献来理解。