Как макроэкономические условия влияют на решения о кредитной модели ИИ и как это может изменить наши взгляды на текущие показатели справедливости и методы алгоритмического устранения предвзятости? С начала 2022 года бремя потребительского долга росло, поскольку Федеральная резервная система — в ответ на самый высокий уровень инфляции за четыре десятилетия — быстро подняла процентные ставки до уровней, невиданных с конца 2007 года, что привело к скачку уровней процентных ставок по новым..

В двух предыдущих сообщениях блога Сделайте наблюдение более умным и устраните слепые пятна с помощью оценки TT и Увеличьте эффективность наблюдения за спуфингом с помощью оценки TT мы описали, как Оценка TT использует передовую технологию машинного обучения для обнаружения и оценки сложных моделей манипуляций. и подрывная торговая деятельность, включая, но не ограничиваясь, спуфинг, наслоение, переворачивание, очистку и импульсное зажигание. В этом посте мы обсудим следующий..

В прошлом году мы объявили о выпуске первого в финансовой индустрии полностью размещенного решения на основе машинного обучения для наблюдения за торговлей и соблюдения нормативных требований — TT Score ( Сделайте наблюдение умнее и устраните слепые зоны с помощью TT® Score ). Некоторые компании, возможно, почили на лаврах после внедрения таких прорывных технологий, но мы просто любим внедрять инновации здесь, в TT. Вот почему мы с гордостью сообщаем, что теперь мы полностью..