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企业财务健康度与非财务数据综合评估指标构建
引言
虽然深度学习等复杂模型在准确性上表现优秀,但其黑箱性质使得模型的决策过程缺乏透明度,这对企业和监管机构来说可能是一个挑战。为了解决这一问题,可以引入可解释人工智能(XAI)技术,通过分析模型的决策过程和影响因素,提高模型的透明度和可理解性。还可以通过使用传统的、可解释性更强的机器学习算法(如决策树、逻辑回归等)来保证模型结果的可解释性。
大数据技术在企业信用风险评价中的应用,极大地提升了评估的精准度、实时性和智能化水平。技术的广泛应用仍然面临数据质量、隐私保护等挑战。未来,随着技术的不断进步和应
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