課程簡(jiǎn)介

案例背景:
人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用越來越多，很多系統(tǒng)的自動(dòng)判斷，比如各種打分和預(yù)測(cè)，影響了金融系統(tǒng)中的很多決策工作（比如信貸，營(yíng)銷等）。同時(shí)由于很多決策涉及到個(gè)人的敏感數(shù)據(jù)（比如年齡和種族），其中的歧視和不公平由此成為一個(gè)顯著的問題. 由此,很多國(guó)家和地區(qū)對(duì)此展開了一系列的研究以及規(guī)則制定. 比如歐盟，美國(guó)和新加坡。我會(huì)講述關(guān)于人工智能公正/公平性的具體表現(xiàn)形式，基于機(jī)器學(xué)習(xí)Pipeline的各類可能和判別的指標(biāo)，以及在金融系統(tǒng)中的具體事例. （演講中使用公開數(shù)據(jù)；不涉及項(xiàng)目本身的數(shù)據(jù)和事例）。

解決思路:
1．合理的制定業(yè)務(wù)項(xiàng)目的目標(biāo)，深入了解可能的偏見情況，并將該目標(biāo)和機(jī)器學(xué)習(xí)的性能指標(biāo)以及Fairness評(píng)價(jià)指標(biāo)聯(lián)系起來。
2．規(guī)劃?rùn)C(jī)器學(xué)習(xí)的pipeline，系統(tǒng)性的分析各個(gè)步驟中可能產(chǎn)生的偏差，并及時(shí)更正，避免進(jìn)入下個(gè)階段
3．制定適合本企業(yè)的監(jiān)管制度保證后臺(tái)決策人和機(jī)器輸出更好地協(xié)同工作


成果：
我們結(jié)合一系列Fairness評(píng)價(jià)指標(biāo)和模型的，可以確保機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能滿足要求的同時(shí)，也可以保證一定的Fairness。Fairness模型對(duì)于金融領(lǐng)域的健康發(fā)展有著巨大的幫助，也是在當(dāng)前金融監(jiān)管,隱私和人工智能道德受到廣泛關(guān)注的背景下，有效解決數(shù)據(jù)和模型的黑箱模式的一條途徑。

目標(biāo)收益

1． 了解人工智能道德研究的發(fā)展趨勢(shì)
2． 理解AI Fairness對(duì)于金融行業(yè)的重要性
3． 通過機(jī)器學(xué)習(xí)pipeline，理解具體實(shí)施步驟和指標(biāo)

培訓(xùn)對(duì)象

課程內(nèi)容

案例方向

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Fintech/智慧金融/智慧萬物/從工業(yè)機(jī)器人到工業(yè)4.0

案例背景

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人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用越來越多，很多系統(tǒng)的自動(dòng)判斷，比如各種打分和預(yù)測(cè)，影響了金融系統(tǒng)中的很多決策工作（比如信貸，營(yíng)銷等）。同時(shí)由于很多決策涉及到個(gè)人的敏感數(shù)據(jù)（比如年齡和種族），其中的歧視和不公平由此成為一個(gè)顯著的問題. 由此,很多國(guó)家和地區(qū)對(duì)此展開了一系列的研究以及規(guī)則制定. 比如新加坡金融管理局 （MAS）聯(lián)合多家金融企業(yè)，針對(duì)AI 道德方面在金融系統(tǒng), 展開了名為Veritas的項(xiàng)目。我會(huì)講述關(guān)于AI Fairness的具體表現(xiàn)形式，基于機(jī)器學(xué)習(xí)Pipeline的各類可能和判別的指標(biāo)，以及在金融系統(tǒng)中的具體事例. （演講中使用公開數(shù)據(jù)；不涉及項(xiàng)目本身的數(shù)據(jù)和事例）。

收益

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1． 了解人工智能道德研究的發(fā)展趨勢(shì)
2． 理解AI Fairness對(duì)于金融行業(yè)的重要性
3． 通過機(jī)器學(xué)習(xí)pipeline，理解具體實(shí)施步驟和指標(biāo)

解決思路

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1．合理的制定業(yè)務(wù)項(xiàng)目的目標(biāo)，深入了解可能的偏見情況，并將該目標(biāo)和機(jī)器學(xué)習(xí)的性能指標(biāo)以及Fairness評(píng)價(jià)指標(biāo)聯(lián)系起來。
2．規(guī)劃?rùn)C(jī)器學(xué)習(xí)的pipeline，系統(tǒng)性的分析各個(gè)步驟中可能產(chǎn)生的偏差，并及時(shí)更正，避免進(jìn)入下個(gè)階段
3．制定適合本企業(yè)的監(jiān)管制度保證后臺(tái)決策人和機(jī)器輸出更好地協(xié)同工作

結(jié)果

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我們結(jié)合一系列Fairness評(píng)價(jià)指標(biāo)和模型的，可以確保機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能滿足要求的同時(shí)，也可以保證一定的Fairness。Fairness模型對(duì)于金融領(lǐng)域的健康發(fā)展有著巨大的幫助，也是在當(dāng)前金融監(jiān)管,隱私和人工智能道德受到廣泛關(guān)注的背景下，有效解決數(shù)據(jù)和模型的黑箱模式的一條途徑。