9、风险建模、机器学习模型部署与决策中的公平性考量

风险建模、机器学习模型部署与决策中的公平性考量

1. 风险建模中的公平性分析方法

在风险建模过程中，为确保模型的公平性，需要采用多种分析方法。
- 相关性分析 ：当存在与年龄、性别或家庭状况等敏感变量相关的变量时，可能会导致不公平的结果。例如，某些变量可能与年龄存在潜在关联，从而在模型决策中对不同年龄段的人群产生不公平的影响。
- 交叉引用 ：利用结果分析和交叉引用，评估受保护群体和非受保护群体之间的模型准确性。在特定的人口统计细分中，可能会观察到不公平的个体决策，但从整个人口的角度来看，这种不公平可能难以衡量。
- 三角测量 ：通过使用两个以上的来源深入探索情况，以验证研究结果。具体包括以下几种类型：
- 方法学 ：使用多种方法收集数据点，并采用多种测量方式。
- 数据 ：涉及时间、空间和人员等不同维度。
- 调查者 ：由多个人员参与。
- 反事实分析 ：为了在个体层面评估公平性，在反事实分析中，通过比较同一记录的因果属性与调整后的版本，评估结果的变化。

评估偏差和公平性的一个良好起点是比较模型针对受保护或“敏感”变量的不同值所做出的预测和性能。敏感变量通常具有人口统计学性质，例如年龄、性别、种族、宗教、家庭状况、婚姻状况和民族等。

2. 使用人工智能和机器学习检测与纠正偏差的注意事项

在某些情况下，使用人工智能和机器学习可