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분석솔루션
머신러닝(ML) 및 인공지능(AI)과 연동되는 분석 |
데이터 확산의 지속되고 다양한 산업에서 첨단 기술을 활용해 예측 모델을 개발함에 따라, 모델의 성능과 결과를 설명할 필요성이 더욱 중요해지고 있습니다. 기존의 로지스틱 회귀 모델을 고급 머신러닝 모델로 업그레이드하면 예측 정확도는 높아지지만, 설명 가능성은 줄어들 수 있습니다. 규제가 엄격한 시장에서 중요한 의사결정을 내리는 금융 기관에게는 이러한 머신러닝 결과를 이해하고 설명하는 것이 최우선 과제가 되고 있습니다. |
| Experian의 솔루션은 프로세스와 통합된 접근 방식을 지원하며 ML 설명 테크닉을 통합할 수 있는 기회를 제공합니다. 고객이 모형의 특정 결과 산출 이유를 이해한다는 확신이 있기 때문에 고객이 ML 모형을 자신있게 사용하는 계기가 될 것이라 생각합니다. 조직이 의사결정 과정에서 이 프레임워크를 통한 모형 구축을 채택하면 ROI, 거버넌스 및 속도가 크게 향상되는 것을 볼 수 있습니다. |
Experian 프레임워크의 장점 |
모형 거버넌스 : 거버넌스, 추적성, 감사 가능성을 보장하며,
비즈니스 전략 규칙과 완전히 일치하는 모형 |
검증 및 테스트 : 인터랙티브 진단 및
시뮬레이션을 통해 전략을 전반적으로 테스트하고, 모형을 캡슐화하여 검증 |
| 속도 및 효율성 : 재코딩이 필요 없으므로 모형의 무결성을 유지하면서, 각 모형의 기법을 실행하기 위해 최적화된 특수 플러그인 사용 |
| 의사결정 프로세스 통합 : 전략에 배치된 모형은 챔피언/챌린지 접근 방식을 통해 디자인, 테스트, 시뮬레이션 가능 |