Trasparenza, Spiegabilità e Interpretabilità nei Modelli di Underwriting Creditizio AI/ML
La trasparenza è un termine frequentemente utilizzato quando si parla di intelligenza artificiale (AI) e viene spesso citata come uno dei principi fondamentali per affrontare i rischi e i danni associati all’AI. Essa può riferirsi alla divulgazione dell’uso di strumenti decisionali algoritmici ai consumatori, così come alla comprensione di come un modello, in particolare un modello di machine learning (ML), giunge a una decisione. Questa visibilità è fondamentale per garantire che i modelli ML operino in modo equo e non discriminatorio.
Importanza della Trasparenza
La trasparenza è cruciale per garantire un prestito equo e l’inclusione finanziaria. Senza di essa, le istituzioni finanziarie possono trovarsi in difficoltà nel giustificare gli output dei modelli ai regolatori e ai clienti, rischiando così di compromettere la loro reputazione.
Le Sfide dei Modelli ML
I modelli ML spesso operano come scatole nere, rendendo difficile comprendere come arrivino a una previsione. Usare questi modelli può sembrare attraente per la loro capacità di elaborare rapidamente grandi volumi di dati, ma ciò comporta anche assunzioni significative riguardo all’accuratezza e alla rappresentatività dei dati utilizzati.
Spiegabilità vs Interpretabilità
La spiegabilità e l’interpretabilità sono concetti spesso confusi. L’interpretabilità è vista come una caratteristica degli approcci di modellazione che permettono di comprendere facilmente come funziona un modello. Al contrario, la spiegabilità si riferisce all’uso di tecniche aggiuntive per fornire visibilità su modelli più complessi e meno trasparenti.
Tecniche di Spiegabilità Post Hoc
Le tecniche di spiegabilità post hoc, come SHAP e LIME, presentano limitazioni. Esse non sempre catturano le relazioni non lineari nei dati e non forniscono un chiaro percorso per apportare modifiche ai modelli.
Pratiche per Raggiungere l’Interpretabilità
Le aziende devono adottare pratiche che favoriscano l’interpretabilità, come l’uso di metodologie di modellazione trasparenti che integrino la trasparenza fin dall’inizio del processo di costruzione del modello. Ciò consente di ottenere risultati comprensibili e modificabili da parte degli utenti.
Comunicazione e Regolamentazioni
È fondamentale che le aziende siano in grado di comunicare i dettagli operativi dei loro modelli a una varietà di stakeholder, inclusi i clienti e i regolatori. Il supporto normativo chiaro su ciò che costituisce la trasparenza e l’interpretabilità è essenziale per promuovere l’uso responsabile dell’AI nei prestiti.
Conclusione
In sintesi, la trasparenza, la spiegabilità e l’interpretabilità sono elementi chiave per garantire che i modelli di underwriting credano a decisioni giuste e responsabili. L’approccio interpretabile non solo migliora la trasparenza ma offre anche la possibilità di apportare modifiche necessarie per affrontare i pregiudizi intrinseci. Le istituzioni devono lavorare per stabilire standard chiari che garantiscano pratiche di prestito eque, contribuendo così a una maggiore inclusione finanziaria.
