Implementações de IA interpretáveis de nível financeiro
As instituições financeiras precisam equilibrar a eficácia da IA com os requisitos de transparência regulamentar, e a Privatemode oferece as seguintes soluções:
- Vantagens da modelagem de código abertoOs modelos de arquitetura aberta, como o Llama, suportam o download de cartões de modelo completos e descrições de fatores de decisão.
- Função de consulta de rastreabilidadeFornecer para cada saída"Rastreamento da cadeia de raciocínio"para expandir e visualizar os principais trechos de texto que influenciam a tomada de decisões
- ambiente de teste sandboxOferece o modo sandbox regulatório e suporta a importação de FINRA e outros casos de teste de conformidade para verificar o comportamento do modelo.
Processos operacionais:
- No Portal do desenvolvedor, selecione
transparent_mode=trueInicialização de parâmetros Conexão API - Para saídas importantes, como relatórios de controle de risco, use
traceability=fullParâmetros para obter o caminho completo da decisão - Execute regularmente oConjunto de testes de equidadeDetecção de viés de modelo
- Combinação de visualizações do painel Explorer para analisar os pesos de diferentes variáveis características nos resultados
Para cenários como aprovações de crédito, recomenda-se usar o plug-in LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) em conjunto para aumentar a interpretabilidade.
Essa resposta foi extraída do artigoPrivatemode: um aplicativo de bate-papo com IA que oferece criptografia de ponta a ponta para proteger a privacidade dos dados corporativosO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como superar a falta de transparência do modelo em aplicativos de IA no setor financeiro?
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