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• 将机器学习模型的输出分解为其决策的底层驱动因素（称为可解释性）的难度是金融领域使用的基于人工智能的模型面临的最紧迫挑战。 • 解释和重现 GenAI 模型的决策机制的复杂性和难度使得降低使用过程中的风险变得具有挑战性。 • 通过可解释性，人工智能/机器学习系统可以证明它是如何解决问题的，而不是像一个神秘的黑匣子一样工作。 • 可解释性水平有限可能导致客户对人工智能辅助金融服务的信任度较低。
金融领域的人工智能及新兴...
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