这里的解决方案称为可解释人工智能这个相对较新的人工智能研究分支专注于开发能够解释它们如何得出特定预测的流程和算法。例如的一种方法是局部可解释模型不可知解释。这使得识别对模型的某些预测最有影响的输入变量成为可能。 确的算法机器学习不仅可以改进标准流程还可以帮助银行更好地遵守道德标准。例如信贷员目前使用基于规则的系统来决定一个人是否获得贷款以及贷款利率应该是多少。
该软件仅提供指导这使得信贷决策非常主观。借助取代整个决策过程的强大且解释性的机器学习模型银行顾问可以做出完全客观的决策确保每个客户都 奥地利手机号码数据 得到公平对待并根据他们的情况量身定制。这表明算法可以从大量数据中提取对决策过程有价值的信息。要在银行成功实施人工智能模型有两个必要条件稳定的组织和技术基础设施以及良好的数据基础。两者在选择正确的算法方面都发挥着核心作用。不存在通用算法。
相反根据问题和应用的类型有些算法效果更好或不太好。因此选择需要大量关于要使用的数据各自的算法问题实例和领域的知识。例如涵盖所有可能的选择因素以及银行的应用和领域的综合选择方案有助于快速可靠地选择最佳算法。特别是为了获得相对于其他使用人工智能的银行的可持续竞争优势正确的算法对于人工智能系统的性能至关重要。因此为了明智地实施人工智能和机器学习银行必须启动必要的数字化流程。 |
