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SFIX:Scalable Financial-oriented Interpretable eXplanation
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.iot.2025.101713.png)
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摘要
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人工智能在金融领域的应用无疑为以更高效、更安全的方式向客户提供金融服务做出了重要贡献。然而，黑箱人工智能算法在确保金融服务的安全运行和监测预期结果方面可能带来挑战。本研究尝试设计了一种针对金融领域的可解释人工智能方法，称为可扩展金融导向的解释方法（SFIX）。在SFIX方法的设计过程中，考虑了金融中使用的基于时间的方法，如欺诈检测、信用评分、客户画像以及其他应用。数据集的准确性和一致性也纳入计算，以支持可解释性。最后，还设计了一个SFIX方法的简化版本，以便在难以获取真实数据集的情况下快速测试模型。
Keyword:
explainable artificial intelligence
financial services
fraud detection
credit scoring
model interpretability
期刊
IF:
7.6
论文数:
1.9K
被引数:
6.9K
机构
引用论文
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