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Experian 推出全新生成式 AI 解决方案,大幅加速建模生命周期

2024-10-31 来源:未知 责任编辑:媒体合作国际文传 点击:

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提高数据科学家工作效率与模型监控能力,助力数据分析师轻松查询数据和编写代码

在本周于拉斯维加斯举行的Money 20/20 展会上,Experian®今日宣布推出一款名为 Experian Assistant 的全新生成式AI 解决方案,可大幅加速建模生命周期,将模型开发周期从数月缩短至数天,在某些情况下甚至可缩短至数小时。该解决方案与Experian Ascend Technology Platform ™ 深度整合,使用户能够比以往更快、更轻松地进行数据分析。

全球最大的金融机构都在使用Experian Ascend™。Experian与多位客户密切合作开发了 Experian Assistant,旨在更深入地理解信用和欺诈数据,并为添加、更改权重或删除特定属性、数据或特征提供标准和建议,以优化分析模型。此外,这一创新解决方案还有助于提高内部团队的工作效率,并带来显著的成本节约、改善数据可见性,加快产品部署时间。

“通过使用 ExperianAssistant,效率和生产力都得到了很大提升。” Continental FinanceCompany, LLC 的执行副总裁兼首席数据科学家 Victor Rwenhumbiza 表示,“我们将数据构建时间缩短了近 75%,因此可以更快地构建模型,而且Experian Assistant 生成的代码质量非常高,使我们能够更快地推进工作。”

借助Experian 的 Ascend Analytical Sandbox™,Experian Assistant 使各行业的企业能够进行数据探索、构建和部署模型、监控模型性能,并加快新产品上市速度。该解决方案不仅提高了数据科学家的工作效率,帮助他们更高效、更快速地工作,还提升了数据分析师的可操作性,使他们能够通过自然语言对话查询数据和编写代码。

“Experian Assistant 使用自然语言处理来支持复杂用例,从根本上改变了数据科学家和数据分析师的工作流程,使我们的客户能够以更少的人员投入和更快的周转时间获得洞察并做出业务决策。”Experian 北美金融和营销服务集团总裁 Scott Brown 表示,“我们提供的这一工具,让客户能够重新思考如何充分利用数据来实现他们的各种目标:提升消费者体验、快速测试和部署新产品、提高内部生产力、促进业务职能之间的协作等等。”

为什么如此重要

Experian 的研究表明,构建并将模型部署到生产中平均需要15个月 。

  • 加速建模流程有助于避免延误,并最大限度地提高稀缺、训练有素且至关重要的内部专家的工作效率。
  • 改善高质量数据的访问便利性,加快可操作洞察的获取,并增强构建有效模型的能力。
  • 高效利用资源且无需专家持续干预,可降低成本。
  • 随着建模技术复杂性的增加,不断变化的法规要求提高透明度和可靠性。
  • 数据分析人才竞争激烈;Experian Assistant 将助力公司现有的数据科学家和分析师更高效地工作。

Experian 的集成解决方案

这一创新解决方案将带来以下功能:

  • 支持自然语言界面:以对话方式进行交互,更好地理解数据并最大化利用数据
  • 提供快速专家建议、编码和技术支持:加快战术洞察生成、模型开发和部署
  • 提供对底层数据表和指标的深度分析:先进功能支持对 Experian 数据集的质量洞察,重点关注信用数据和透明模型
  • 降低运营和云成本:通过选择最佳建模特征,减少建模迭代次数并降低计算消耗
  • 适用于各级用户:利用 Experian Ascend Technology Platform 和分析工具,提供编码辅助、建议和部署支持
  • 降低处罚风险:通过对报告、身份管理、风险评估和交易监控的洞察,增强合规性

关于Experian

Experian是一家全球性的数据和技术公司,致力于为世界各地的人们和企业创造机会。我们利用独特的数据、分析和软件组合,帮助重新定义贷款实践、揭露和预防欺诈、简化医疗保健、提供数字营销解决方案,以及深入洞察汽车市场。我们还协助数百万人实现他们的财务目标,帮助他们节省时间和金钱。

我们的业务覆盖一系列市场,从金融服务到医疗保健、汽车、农业金融、保险以及更多细分行业。

我们投资于优秀人才和先进的新技术,以释放数据的力量并进行创新。作为一家在伦敦证券交易所(EXPN)上市的富时100指数公司,我们在32个国家/地区拥有一支22,500人的团队。我们的公司总部位于爱尔兰都柏林。

Experian和本文中使用的Experian标志是Experian及其附属公司的商标或注册商标。本文提及的其他产品和公司名称是其各自所有者的财产。

 

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