随着机器学习的普及和我们对这项技术的使用在SAP的扩展，我们越来越多地思考它与最终用户的信任之间的关系。当一个系统为您的业务问题提供答案时，是什么让您能够信任这个答案并因此从中获得价值？我们的信念是，信任一个以机器学习为动力的系统需要可靠性、透明度和一致性，因此我们选择将这些品质与机器学习的核心品质（如健壮性和准确性）一起构建到我们的产品中。

人类已经建立了建立信任的方法

为什么这些品质？因为这些都是我们在人身上渴望的品质。当一个人做了他说要做的事，他做得很好，而且他始终如一时，我们自然会对他建立信任。

当我们第一次遇到一个完全陌生的人时，我们没有根据知道他会怎么做。例如，个人免费云服务器，如果我们站在同一条线上足球队和他们提出让我们搭便车，我们可能会本能地制定一个后备计划，因为我们不知道他们是否会出现。在第一次搭便车之后，我们变得不那么谨慎，因为我们知道他们打算坚持到底。当然，大淘客app，如果同一个朋友开车不规律或让我们迷路，我们也会对他们失去信心他们缺乏技能。最后，朋友必须继续履行承诺，店铺淘客怎么做，否则我们将失去信任。

信任增强系统

为什么在机器学习方面，信任对SAP系统很重要？为了建立可信任的功能，我们必须将人们用来建立相互信任的品质嵌入到我们的系统中。作为SAP，这意味着我们在多个方面进行投资，以建立最终用户和系统之间的信任。

首先，这意味着透明度，以及为什么我们要给你一个明确的答案。我们通过各种可解释的人工智能技术做到这一点，优惠券代理平台哪个好，包括在后台使用机器学习时的原因代码、关键影响因素、质量和精度KPI。

因此，例如，在SAP Analytics Cloud中，如果你预测客户终身价值，系统会自动提供有助于预测的关键指标列表，以及异常客户列表，这些客户被排除在基本机器学习模型之外。

第二，这意味着保持一致。在SAP，这意味着能够在广泛的用例中提供类似的体验。

例如，能够在整个SAP Analytics Cloud的不同工作流中进行预测，并看到相同的质量指标，无论您是在图表中工作，还是构建计划预测，或者建立一个预测模型。对于相同的数据，不管工作流程如何，你都应该得到相同的答案。

第三，这意味着可靠。值得信赖的最重要的部分是如实告知，这是我们SAP的核心价值之一。有时机器学习算法无法解决您的问题，因为没有足够的输入数据，数据中没有任何强模式，或者数据的形状不正确。这些场景被低质量的指标突出显示，物联网的应用有哪些，或者如果它不可靠，我们将不会给你任何结果。

这让你对我们尊重模型的准确性和稳健性充满信心，当你得到结果时，你可以信任它们。

底线

IDC趋势显示，到2025年，数据将爆炸10倍，意味着人类的智慧是不够的。如果不能信任自动化系统，你就无法利用其中大量数据的价值。

你需要什么才能信任一个系统来为你提供自动化的答案？

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