Fugu-MT 論文翻訳(概要): Seven challenges for harmonizing explainability requirements

論文の概要: Seven challenges for harmonizing explainability requirements

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.05390v1
Date: Wed, 11 Aug 2021 18:10:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-13 14:42:04.208860
Title: Seven challenges for harmonizing explainability requirements
Title（参考訳）: 説明可能性要件の調和のための7つの課題
Authors: Jiahao Chen and Victor Storchan
Abstract要約: モデルガバナンス、運用サービス、コンプライアンスに対するさまざまなニーズを処理するために、レギュレータは説明可能なAI(XAI)技術を採用することに関心を示している。我々は、特定のビジネスアプリケーションに対する利害関係者のニーズを考慮して、実際にXAI技術を使用するには、高度にコンテキスト化されたアプローチが必要であると論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.538209532048867
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Regulators have signalled an interest in adopting explainable AI(XAI) techniques to handle the diverse needs for model governance, operational servicing, and compliance in the financial services industry. In this short overview, we review the recent technical literature in XAI and argue that based on our current understanding of the field, the use of XAI techniques in practice necessitate a highly contextualized approach considering the specific needs of stakeholders for particular business applications.
Abstract（参考訳）: 規制当局は、モデルガバナンス、運用サービス、金融サービス業界におけるコンプライアンスに対するさまざまなニーズに対応するために、説明可能なAI(XAI)技術を採用することに関心を示している。本稿では、XAIにおける最近の技術文献を概観し、この分野の現在の理解に基づいて、特定のビジネスアプリケーションに対する利害関係者の特定のニーズを考慮して、実際にXAI技術を使うことが高度に文脈化されたアプローチを必要とすることを論じる。

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