怎样为金融风控模型撰写满足监管要求的可解释性报告?
金融风控模型的部署受到严格的监管约束,尤其是在模型透明度和可解释性方面(例如,美国联邦储备委员会的SR 11-7指南,以及欧盟的GDPR等)。在实际生产环境中,核心挑战在于如何将模型解释性(XAI)从实验阶段过渡到可重复、可审计的报告流程中...
金融风控模型的部署受到严格的监管约束,尤其是在模型透明度和可解释性方面(例如,美国联邦储备委员会的SR 11-7指南,以及欧盟的GDPR等)。在实际生产环境中,核心挑战在于如何将模型解释性(XAI)从实验阶段过渡到可重复、可审计的报告流程中...
如何使用特征扰动法为黑箱LLM生成高可信度的可解释性报告 随着GPT-4、Claude等大型语言模型成为主流,它们在生产环境中的应用日益广泛。然而,这些模型通常作为黑箱(Black-Box)服务通过API提供,我们无法访问其权重或梯度,这使...
随着全球特别是中国对人工智能算法监管的日益严格(如《互联网信息服务算法推荐管理规定》),AI模型的部署已不仅仅是技术挑战,更包含了重要的合规挑战。AI算法备案(特别是针对面向公众提供服务的算法)要求技术提供方提交详细的技术文档和安全评估报告...