PeopleFund自主开发“可解释性AI模型”

by Kim Chulhyun

Published 29 Jun.2023 16:01(KST)

立体说明AI信用评估模型结果的依据与理由

PeopleFund（代表 Kim Daeyun）29日表示，已自主开发出4种将用于信贷审查及评估领域的“可解释人工智能（AI）模型（XAI模型）”，并计划实现商业化。该公司称，PeopleFund的AI信用评估系统由此具备了客观且透明的AI解释体系。

XAI是一种使用户能够理解并信任人工智能的运行原理及其决策依据的方法论。PeopleFund的XAI模型，不仅可以解释AI信用评估系统对借款人的评分依据，还包含判断并说明所使用的信用评估模型是否能够很好地适应同一时点市场环境变化、模型性能是否得到维持等功能。该模型针对计划引入PeopleFund AI信用评估系统的金融机构需求进行了专项优化。

此次开发并实现商业化的PeopleFund XAI模型共4种。▲用于解释AI信用评估系统得出的借款人信用评估结果的XAI模型：通过使用门控模型，说明各变量项目所产生的正负影响及其影响度，使个别客户能够理解；▲用于通过分析申请贷款的借款人在数个月后成长为优质客户的可能性，从而解释其潜在优质度的XAI模型；▲用于通过对为申请贷款而当前导入的潜在借款人数据与AI信用评估系统过去学习数据的相似度进行实时评估，从而解释模型可信度水平的XAI模型；▲用于根据宏观经济及金融市场环境的变化，评估模型性能下降程度及更换必要性的XAI模型。

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PeopleFund AI研究所所长 Kang Minseung 表示：“在目前社会对AI的透明性、公平性尚缺乏充分信任的情况下，如果无法充分解释算法的判断结果，AI信用评估技术就难以持续扩张，因此我们开发了这些XAI模型”，并称：“今后将专注于相关技术研究，以便在AI信用评估系统中快速探测并解决新出现的歧视和不公平因素。”

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本报道由人工智能(AI)翻译技术生成。