Gartner预测2021:银行业20%静态信用评分将被淘汰

COVID-19危机推动了银行对数字化支持的需求,暴露出企业在服务和自动化方面的不足。银行需要确定优先战略,通过数字业务和创新赋能员工,以适应新的数字化标准。Gartner的资源帮助企业CIO制定战略,提升员工在整个企业中的能力。

确定优先战略,并通过数字业务战略和创新赋能员工
各大银行已经在2020年初为员工提供数字化支持,但是COVID-19的到来设置了一个新的数字化标准。
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COVID-19危机之前,就已经有迹象表明企业需要在提供数字支持方面做出更大的投入。 COVID-19的出现确立了一个新的标准,实时暴露了企业服务和自动化方面的不足。

下载《预测2021:银行业20%静态信用评分将被淘汰》,以了解CIO如何使用Gartner发布的预测2021来确定优先战略,以提升整个企业的员工能力。

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关于Gartner
Gartner,Inc.(纽约证券交易所:IT)是全球领先的信息技术研究和顾问公司,也是标准普尔500指数包含的上市公司之一。Gartner为企业领导者提供必不可少的见解、建议和工具,以帮助他们达成其优先处理的关键事项及建设在未来能够取得成功的企业机构。

Gartner完美结合了专家主导、来源于从业者的资源和数据驱动的研究,使客户能够在最重要的问题上做出正确的决策。Gartner的客户遍及100多个国家的14,000个企业机构,覆盖各行各业、各种企业规模的主要职能部门。这些客户都深信Gartner是客观的资源提供者和重要合作伙伴。

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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