論文の概要: Towards Explainable Artificial Intelligence in Banking and Financial
Services
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08441v1
- Date: Tue, 14 Dec 2021 08:02:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-17 14:22:03.215870
- Title: Towards Explainable Artificial Intelligence in Banking and Financial
Services
- Title（参考訳）: 銀行・金融サービスにおける人工知能の説明に向けて
- Authors: Ambreen Hanif
- Abstract要約: 説明可能な人工知能(XAI)の手法とツールを用いた最近の研究を研究・分析する。
我々は,高レベルの学習性能を維持しつつ,説明可能なモデルの作成を容易にする新しいXAIプロセスを導入する。
我々は,アルゴリズム結果との対話を容易にするデジタルダッシュボードを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial intelligence (AI) enables machines to learn from human experience,
adjust to new inputs, and perform human-like tasks. AI is progressing rapidly
and is transforming the way businesses operate, from process automation to
cognitive augmentation of tasks and intelligent process/data analytics.
However, the main challenge for human users would be to understand and
appropriately trust the result of AI algorithms and methods. In this paper, to
address this challenge, we study and analyze the recent work done in
Explainable Artificial Intelligence (XAI) methods and tools. We introduce a
novel XAI process, which facilitates producing explainable models while
maintaining a high level of learning performance. We present an interactive
evidence-based approach to assist human users in comprehending and trusting the
results and output created by AI-enabled algorithms. We adopt a typical
scenario in the Banking domain for analyzing customer transactions. We develop
a digital dashboard to facilitate interacting with the algorithm results and
discuss how the proposed XAI method can significantly improve the confidence of
data scientists in understanding the result of AI-enabled algorithms.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、機械が人間の経験から学び、新しい入力に適応し、人間のようなタスクを実行することを可能にする。
AIは急速に進歩し、プロセスの自動化からタスクの認知強化、インテリジェントなプロセス/データ分析に至るまで、ビジネスの運営方法を変えつつある。
しかしながら、人間のユーザにとっての大きな課題は、AIアルゴリズムとメソッドの結果を理解し、適切に信頼することだ。
本稿では,この課題に対処するために,xai(resolveable artificial intelligence)手法とツールを用いた最近の研究を考察し,分析する。
我々は,高レベルの学習性能を維持しつつ,説明可能なモデルの作成を容易にする新しいXAIプロセスを導入する。
我々は,AI対応アルゴリズムによる結果と成果の理解と信頼を支援するための,インタラクティブなエビデンスに基づくアプローチを提案する。
私たちは、顧客トランザクションを分析するために、バンキングドメインの典型的なシナリオを採用しています。
提案するXAI手法は,AI対応アルゴリズムの結果を理解する上で,データ科学者の信頼性を大幅に向上させることができるかについて議論する。
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