Fico làm cho trí tuệ nhân tạo có thể giải thích được với việc phát hành của bản phân tích mới nhất của mình (FICO® Analytics Workbench).

Bản phân tích mới được dựa trên cơ sở dữ liệu đám mây, với bộ dụng cụ xAI, cho phép các nhà khoa học dữ liệu xây dựng các mô hình máy tính có thể phân tích và dự đoán. Các điểm nổi bật:

• Bộ dụng cụ giúp trí tuệ nhân tạo có thể giải thích được (xAI Toolkit) đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng với ngành dẫn đầu về trí tuệ nhân tạo mà người dùng có thể hiểu được.

• Tăng hiệu suất quyết định bằng cách kết nối trực tiếp các mô hình dự báo vào các hoạt động kinh doanh thời gian thực để tạo ra kết quả kinh doanh nhanh hơn và có tác động hơn.

• Trải nghiệm của UI cung cấp truy cập trực tiếp và ngay lập tức vào dữ liệu và thông tin chi tiết một cách linh hoạt, như cách mà AI học.

• Được hỗ trợ bởi nền tảng quản lý quyết định hiệu năng cao FICO®, phân tích của FICO® (FICO® Analytics Workbench) có thể phân tích dữ liệu về bất kỳ kích thước và hình dạng nào và vận hành phân tích hiệu suất cao, khả năng tự học hỏi của máy móc và AI.

• Công ty phân tích hàng đầu FICO hôm nay đã công bố phiên bản mới nhất của FICO® Analytics Workbench ™, một môi trường phát triển phân tích tiên tiến dựa trên cơ sở dữ liệu đám mây, trao quyền cho người dùng doanh nghiệp và các nhà khoa học dữ liệu với sự tinh vi, dễ sử dụng, thăm dò dữ liệu, trao đổi dữ liệu trực quan thiết kế chiến lược và khả năng tự học hỏi của máy móc.

Khi các quy định bảo mật dữ liệu mới làm nổi bật sự chú ý của AI và khả năng tự học hỏi của máy móc, bộ công cụ phân tích (FICO Analytics Workbench xAI Toolkit) giúp các nhà khoa học dữ liệu hiểu rõ hơn về các mô hình tự học hỏi của máy móc sau các quyết định có nguồn gốc từ AI.

Jari Koister, phó chủ tịch quản lý sản phẩm của FICO cho biết: “Khi các doanh nghiệp phụ thuộc vào các mô hình học máy ngày càng nhiều, việc có thể giải thích được là cực kỳ quan trọng, đặc biệt là các quyết định có nguồn gốc từ AI tác động đến người tiêu dùng”. Một phó giáo sư khoa học máy tính tại Đại học California Irvine, Sameer Singh cho biết: “Các máy tính ngày càng trở thành một phần quan trọng trong cuộc sống của chúng tôi, và tự động hóa sẽ cải thiện theo thời gian, vì vậy điều quan trọng là phải biết tại sao những hệ thống AI và ML phức tạp này lại đưa ra quyết định”. Thuật toán càng chính xác thì càng khó giải thích, đặc biệt là với việc “deep learning”. Việc giải thích là rất quan trọng, nó có thể giúp những người mà không phải chuyên gia hiểu những lý do đằng sau các quyết định của AI và giúp tránh những cạm bẫy thông thường từ việc tự học của máy móc.

Được xây dựng cho cả người dùng là doanh nghiệp lẫn các nhà khoa học dữ liệu, hệ thống phân tích dữ liệu (FICO® Analytics Workbench ™) kết hợp các yếu tố tốt nhất của các công cụ khoa học dữ liệu hiện có của FICO với một số nguồn công nghệ mở, thành một thể thống nhất, dự toán đám mây, việc tự học của máy móc, bộ dụng cụ quyết định khoa học, được hỗ trợ bởi công nghệ mở rộng “Apache Spark”.

Cơ sở phân tích (The Analytics Workbench) cung cấp hỗ trợ tuân thủ kiểm toán liên tục và tự động, tạo ra tài liệu cần thiết đánh giá nội bộ và các nhà quản lý bên ngoài.

Cơ sở phân tích (The Analytics Workbench) cũng đã được thiết kế cho người dùng có nhiều bộ kỹ năng khác nhau, từ các nhân viên phòng chống rủi ro tìm kiếm công cụ nhất quán cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh cộng tác và làm phong phú hơn các kế hoạch đưa ra quyết định. Với “intuitive interface”, người dùng có thể mong đợi thời gian nhanh hơn để đưa ra đánh giá, mức năng suất cao hơn và cải thiện đáng kể về kinh doanh thông qua các quyết định được cung cấp dựa vào phân tích.