Implementing AI-ML Systems for Credit Risk Analytics in Regulated Banks (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: Notion Press, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: AussieBookSeller, Truganina, VIC, AustraliaAussieBookSeller
Venditore AbeBooks dal 22 giugno 2007
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Paperback. Implementing AI/ML Systems for Credit Risk Analytics in Regulated Banks presents a comprehensive guide to designing, implementing, and governing artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) solutions for credit risk management in modern banking. Covering the complete AI/ML lifecycle, the book examines credit risk modeling, regulatory compliance, data engineering, feature engineering, model development, explainable AI, validation, deployment, and MLOps within highly regulated financial environments. It explores key regulatory frameworks, including Basel III, IFRS 9, and SR 11-7, while addressing ethical AI, fairness, bias mitigation, governance, and audit readiness. The book also highlights emerging innovations such as federated learning, AI-native data architectures, data mesh, digital twins, sustainable computing, and quantum computing. Combining technical depth with practical implementation strategies and regulatory best practices, this book is an invaluable resource for banking professionals, risk managers, data scientists, compliance officers, researchers, and students building transparent, scalable, compliant, and trustworthy AI-driven credit risk systems. This item is printed on demand. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.…
Codice articolo 9798906435248
- Titolo
- Implementing AI-ML Systems for Credit Risk Analytics in Regulated Banks (Paperback)
- Autore
- Saurabh Kakkar
- Editore
- Notion Press
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798906435248
Implementing AI/ML Systems for Credit Risk Analytics in Regulated Banks presents a comprehensive guide to designing, implementing, and governing artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) solutions for credit risk management in modern banking. Covering the complete AI/ML lifecycle, the book examines credit risk modeling, regulatory compliance, data engineering, feature engineering, model development, explainable AI, validation, deployment, and MLOps within highly regulated financial environments. It explores key regulatory frameworks, including Basel III, IFRS 9, and SR 11-7, while addressing ethical AI, fairness, bias mitigation, governance, and audit readiness. The book also highlights emerging innovations such as federated learning, AI-native data architectures, data mesh, digital twins, sustainable computing, and quantum computing. Combining technical depth with practical implementation strategies and regulatory best practices, this book is an invaluable resource for banking professionals, risk managers, data scientists, compliance officers, researchers, and students building transparent, scalable, compliant, and trustworthy AI-driven credit risk systems.
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