Neues 5D-Framework erklärt Black-Box-Modelle im Kreditrisiko
Die Finanzwelt steht vor einer großen Herausforderung: Wie lassen sich hochpräzise Machine‑Learning‑Modelle mit den Anforderungen an Transparenz und Erklärbarkeit der Aufsichtsbehörden vereinbaren? Ein neues Papier aus dem arXiv‑Repository liefert die Antwort. Es zeigt, dass moderne neuronale Netze und andere komplexe Algorithmen nicht zwangsläufig die Erklärbarkeit verlieren, wenn sie mit fortschrittlichen Techniken wie LIME und SHAP kombiniert werden.
