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防范金融风险和维护金融稳定，是金融业的永恒主题。2021年以来，各大银行、证券、保险等金融机构积极贯彻落实银保监会发布的“内控合规管理建设年”相关部署，强化异常行为和数据的监测排查。
随着金融产业的数字化，AI化，越来越多的复杂模型被用于异常排查的业务当中，如何防范“黑盒”模型存在的不可预知的风险和决策失误，打造可信任、可解释、精准度高、以及安全合规的决策模型，并且实现不断优化，这是金融机构非常关注的话题。
为促进金融业界交流，分享银行业金融机构在内控合规管理建设中的AI大数据应用实践经验和创新，我们特别邀请到索信达控股AI创新中心数据科学家张孜勉博士，带来主题分享《金融业异常监测可解释方案及多场景应用》。
直播分享大纲：
（一）背景介绍
1.银行场景下的异常检测模型
2.AI模型的可解释需求
（二）核心算法
（三）案例分享
1.银行风控场景的异常检测可解释方案应用
2.异常可解释助力人工审核
3.异常可解释挖掘样本共性
4.异常可解释实现指标精选
5.银行算法运维的异常检测可解释方案应用
诚挚欢迎银行、证券、保险行业等金融机构从业者观看本次课程回放。相信您在参与中定会有所收获！
观看回放