19、金融领域中的可解释人工智能与情感分析

金融领域中的可解释人工智能与情感分析

可解释人工智能在风险管理中的应用

在金融服务领域，机器学习正发挥着越来越重要的作用。它广泛应用于预批准、贷款承销、投资以及各种前端和后端活动中，同时在风险管理方面也扮演着日益关键的角色。机器学习能够自动检测训练数据中的非线性关系和交互作用，从而实现更快、更准确的风险决策，基于人工智能的系统也具备强大的预测能力。

然而，由于其部分具有黑盒性质，这些模型往往难以解释。这就引出了可解释人工智能（XAI）这一快速发展的领域。各种XAI方法致力于突破黑盒的限制。所谓的模型解释系统，旨在让人类能够理解模型的预测结果，它们基于预测结果来阐明关键特征、中间结果或解决方案路径，例如分类器是如何得出其结果的。

但这里存在一个悖论，即为人类设计的透明化过程可能又会陷入黑盒操作。解决这些问题的方法往往会引入更多的复杂性，比如需要进行因果推理。虽然最终关键数据会被揭示，但无法确保解释的正确性，因为这一过程可能再次在黑盒系统中进行。

因此，迫切需要一个XAI框架。该框架应突出不同XAI程序和方法的优缺点，从而在风险管理的各个利益相关者之间建立信任。理想情况下，这样的框架应提供完整、准确、一致、可靠且有意义的解释，这些解释能够在不同领域的各种情况下被理解，无论是在实验室环境还是金融机构的实际风险管理工作中。

在银行的风险管理中，正确理解XAI技术带来的机遇和注意事项也至关重要。这些技术的应用本身也具有挑战性，这既与底层的数学假设有关，也与所需的计算能力有关。此外，每种技术只能提供对模型的部分理解，其有用性可能因具体情况而异。必须克服事后可解释性的纯功能主义方法的缺点，同时解决模型可解释性与隐私、模型机密性、公平性和问责制等要求和约束