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企业财务健康度与非财务数据综合评估指标构建

引言

虽然深度学习等复杂模型在准确性上表现优秀，但其黑箱性质使得模型的决策过程缺乏透明度，这对企业和监管机构来说可能是一个挑战。为了解决这一问题，可以引入可解释人工智能（XAI）技术，通过分析模型的决策过程和影响因素，提高模型的透明度和可理解性。还可以通过使用传统的、可解释性更强的机器学习算法（如决策树、逻辑回归等）来保证模型结果的可解释性。

大数据技术在企业信用风险评价中的应用，极大地提升了评估的精准度、实时性和智能化水平。技术的广泛应用仍然面临数据质量、隐私保护等挑战。未来，随着技术的不断进步和应