机器学习通过解决从欺诈检测到改进客户服务和机器人投资工具的广泛应用，在金融服务领域产生了巨大的影响. 了解888贵宾会登录的自动化数据版本控制和数据驱动管道如何帮助金融服务组织的数据科学团队自动化和扩展他们的机器学习生命周期，同时保证可重复性.
自动化的端到端管道工程规模 从开发到部署, 888贵宾会登录结合了自动化, 数据版本控制, 以及并行处理，将昂贵且不可预测的项目转化为精简的企业级AI/ML生产工作流.
始终准确地知道使用了哪些数据来创建跨时间的任何模型. 对每一步都有信心，因为您已经建立在由真实数据血统支持的坚如磐石的数据科学基础之上.
888贵宾会登录在规模上具有成本效益，并使数据工程团队能够通过复杂的数据转换自动化复杂的管道
当数据发生变化时自动触发管道.
平台支持自动缩放和并行处理，无需代码.
重复数据删除覆盖标准对象存储的文件系统.
自动数据版本和不可变数据沿袭.
通过类似git的提交结构增加团队协作.
跟踪任何结果，直到它的原始输入
在本地基础设施上的现有云上运行.
语言不可知-使用任何语言来处理数据
数据不可知-非结构化、结构化、批处理和流
金融机构在人工智能方面有着悠久的历史. 统计学家使用手工编码的启发式方法和专家系统来检测洗钱计划和执行高频交易. 但这些旧的系统很脆弱，不能很好地适应黑天鹅事件和快速变化的环境. 这就是为什么各地的金融领导者都在转向AI/ML来阻止欺诈行为, 升级他们的交易平台，让他们的客户在需要与支持代表交谈之前获得帮助. 机器学习是高度灵活的，它可以发现旧的启发式系统遗漏的欺诈模式, 梳理出事务之间隐藏的关系. 它可以提供更好的服务, 更人性化的客户支持，它可以创建交易系统，可以更快地对市场的突然变化做出反应.
如果有一个开放的数据科学平台，可以跟踪你数据的每一个变化, 模型, 编写代码，并按照银行追踪投资的原则行事?
这就是厚皮动物出现的原因. 888贵宾会登录网址强大的机器学习平台允许任何人将特别模型创建转换为自动可重复的过程，而不管格式如何. 888贵宾会登录管道使团队能够更有效地协作，它的健壮的数据转换引擎提供了构建机器学习管道所需的数据基础.
金融机构面临着一套复杂而无数的法规和合规框架. 这些遵从性标准通常是重叠和冲突的. 机器学习提供了前所未有的希望和可能性，但也带来了新的合规挑战.
较旧的启发式规则和手工编码规则更容易调试. 但是通过机器学习，你的模型从数据本身学习. 如果你不知道数据从何而来, 谁在什么时候碰过它, 你很容易就会发现自己陷入监管困境. 在旅程的每一步, 从数据摄取到将模型投入生产, 你需要知道实现这个目标的步骤. 您需要能够及时向后和向前滚动，以重新创建任何步骤或回答来自监管机构的任何问题.
888贵宾会登录可以减少审计人员理解从数据到模型的过程所花费的时间, 通过提供一路走来的每一步的文档. 通过简单的命令' pachctl inspect '，您可以跟踪数据如何成为模型的整个过程，并证明其中的每一步. 无论是为了调试目的, 跨业务部门共享数据科学工作流程, 或者满足数据遵从性要求, 每个人都需要知道, 有信心, 任何模型, 工作流, 或者结果可以通过完全可重复的步骤追溯到其原始来源.
尝试端到端 市场情绪分析实例 在888贵宾会登录免费使用NLP. 其中包括逐步说明如何构建一个完全自动化的端到端机器学习管道，从原始数据到具有完整数据沿袭的部署模型. 一路走来, 您将学习如何合并数据标签, 转移学习, 模型的监控, 如何自动处理新数据, 和更多的.
模型风险应该像其他类型的风险一样进行管理, 模型风险随着模型复杂性的增加而增加, 输入和假设的不确定性更高, 更广泛的使用, 以及更大的潜在影响.
银行应确定风险来源，并评估其在许多不同公平性方面的影响, 尽可能减少这种威胁.
银行应该从单个模型和整体模型考虑风险. Aggregate model risk is affected by interaction and dependencies among 模型; reliance on common assumptions, data, 或方法. 888贵宾会登录的设计通过让您看到数据的每个转换来帮助解决这个问题, 代码和模型贯穿整个机器学习生命周期.
888贵宾会登录提供了创建和维护正确治理所需的强大数据基础, 政策, 以及对数据的控制. 使用888贵宾会登录，您可以构建端到端管道，其中所有内容都被跟踪和版本控制, 这使得支持您的审计和合规团队以及内部审计和合规职能变得更加容易.
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