📰 中信建投:AI可解释性创新成果入选国际顶级学术会议ACM SIGKDD
中信建投在推进“八爪鱼”固收一体化智能平台建设中,其AI可解释性创新成果论文《精简解释:降低推荐解释中的冗余与伪相关性问题》被ACM SIGKDD 2025收录,标志着国内证券行业在AI可解释性领域的重大突破。该论文的录用不仅展示了中信建投在国际研究前沿的地位,也体现了公司在基础研究与技术转化方面的努力。
中信建投针对传统推荐算法的“黑箱”问题,提出了ConciseExplain特征集合级解释框架。该框架通过掩码训练策略和梯度优化特征子集搜索,提升了推荐系统的解释精准性和逻辑性,使得推荐结果更加透明和可信。多维度评测显示,ConciseExplain在解释合理性和多样性上分别提升了6.1%和12.4%。
未来,中信建投将继续在金融科技创新中心的指导下,推动解释表达的多样性和跨产品扩展性,力求让解释从“可读”走向“易懂、可用”。同时,公司将探索与监管标准的对接,巩固在可信AI与智能推荐领域的领先优势,为金融科技创新注入新动能。
🏷️ #中信建投 #AI可解释性 #推荐系统 #金融科技 #智能决策
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📰 中信建投:AI可解释性创新成果入选国际顶级学术会议ACM SIGKDD
中信建投在推进“八爪鱼”固收一体化智能平台建设中,其AI可解释性创新成果论文《精简解释:降低推荐解释中的冗余与伪相关性问题》被ACM SIGKDD 2025收录,标志着国内证券行业在AI可解释性领域的重大突破。该论文的录用不仅展示了中信建投在国际研究前沿的地位,也体现了公司在基础研究与技术转化方面的努力。
中信建投针对传统推荐算法的“黑箱”问题,提出了ConciseExplain特征集合级解释框架。该框架通过掩码训练策略和梯度优化特征子集搜索,提升了推荐系统的解释精准性和逻辑性,使得推荐结果更加透明和可信。多维度评测显示,ConciseExplain在解释合理性和多样性上分别提升了6.1%和12.4%。
未来,中信建投将继续在金融科技创新中心的指导下,推动解释表达的多样性和跨产品扩展性,力求让解释从“可读”走向“易懂、可用”。同时,公司将探索与监管标准的对接,巩固在可信AI与智能推荐领域的领先优势,为金融科技创新注入新动能。
🏷️ #中信建投 #AI可解释性 #推荐系统 #金融科技 #智能决策
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