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World File Search System决策系统
决策系统中的人工智能
摘要 有一种方法可以通过实施人工智能技术来改变医疗管理。最新技术正在融入研究技术。它为专家提供了一种提供准确、一致和知识渊博的结果的方法。它动态地结合了与人工智能相关的系统所使用的责任和清晰度推理。这些调节中出现的主要问题包括问责制以及基于人工智能的系统所形成的明确概念。这些也从科学偏见中得到了提升。这些可以很好地调整，并且可以稳定地满足以系统的方式使社区受益的必要性。人工智能可用于医学分析中的大量有组织和无组织数据。这些技术包括不同的方法，例如支持向量机和一些其他网络，用于那些无组织数据。为此，必须使用一些人工智能工具。它将在大规模医学分析中有效，与详细计算和基于结果的有意义的分析相结合。该研究根据这些并发症实施了大数据与医疗保健的相应方法进行探索（Xafis 等人，2019 年）。探索在适当的标准方面展开。基于此，分析人员可以解释数据，以便正确、准确地传播和使用基于人工智能的系统进行医学分析。然而，人工智能在充当黑匣子方面发挥着重要作用，其特征以及数量、计算和技术将由专家适当调节。黑匣子医学将指出这一点。在这篇研究论文中，黑匣子如何处理需要执行的以患者为中心的医学。
银行业的人工智能决策系统
NAB 与委员会于 2021 年结成的联盟旨在促进开发人权影响评估工具，帮助银行考虑和衡量人工智能系统对人权造成的风险。NAB 认识到，确保我们衡量人工智能活动对人权造成的风险并实施应对这些风险的策略符合银行及其客户的利益。该理念是提供开源工具作为银行开展自身人权影响评估的核心指导。
构建高可信度、以人为本的决策系统
摘要 未来的许多决策支持系统都将以人为本，即需要大量的人为监督和控制。由于这些系统通常提供关键服务，因此需要高度保证它们满足其要求。本文是形式化方法、自适应代理和认知科学专家组成的跨学科研究团队的成果，通过提出一种开发高保证以人为本的决策系统的新流程来解决这一问题。该过程使用 AI（人工智能）方法（即用于预测人类行为的认知模型和用于协助人类的自适应代理）来提高系统性能，并使用软件工程方法（即形式化建模和分析）来获得系统按预期运行的高度保证。本文介绍了一种从事件序列图（消息序列图的变体）合成形式系统模型的新方法
协作式人机决策系统
摘要 近年来，机器智能方法的进步使人工智能系统的准确性和可信度达到了普通人类操作员的水平，在许多情况下甚至超过了它，为决策系统的质量、性能和成本效率的提高提供了机会。为了解决人工智能系统在关键决策领域应用中的问题和挑战，提出了人机协作决策系统的概念，旨在利用人和机器智能方法的优势，在具有成本效益的过程中最大限度地提高性能。结果表明，多通道人机系统与传统系统相比具有许多优势，并且在准确性和性能方面都有显著提高。定义并讨论了单阶段和多阶段决策系统的适用性标准。结果表明，人机协作决策系统在提高许多应用领域的决策质量和有效性方面具有巨大潜力。关键词 人工智能、决策系统、多渠道DMS
AI和自动化决策系统私有...
在私人国际法中浏览AI和自动决策系统的复杂景观，提出了挑战和机遇。本文探讨了AI技术在跨境法律流程中的集成，从而强调了它们提高效率和准确性的潜力。它解决了在司法和仲裁环境中使用AI的法律和道德意义，包括透明，问责制和偏见问题。通过检查案例研究和现有的法律框架，该研究确定了最佳实践，并提出了在私人国际法中负责部署AI的准则。该分析强调了对强大的监管机制的需求，以确保AI应用程序在日益相互联系的世界中维护正义与公平原则。最终，本研究旨在为建立一种连贯的法律方法做出贡献，该方法将技术创新与基本法律价值保持平衡。
基于AI的决策系统中的性别偏见
相关文献和行业出版社表明，基于人工智能（AI）的决策系统可能会偏向性别，这反过来影响个人和社会。信息系统（IS）领域已经认识到基于AI的结果及其影响的丰富贡献；但是，缺乏关于基于AI的决策系统中性别偏见的管理及其不利影响的研究。因此，基于AI的决策系统中对性别偏见的关注正在引起关注。，需要更好地了解促成因素和有效方法来减轻基于AI的决策系统中的性别偏见。因此，这项研究通过对现有文献进行系统文献综述（SLR），并为基于AI的决策系统中的性别偏见的管理提供了系统文献综述（SLR）。SLR结果表明，基于AI的决策系统中对性别偏见的研究尚未确定，强调了未来的巨大潜力是该领域的研究，正如本文所阐明的那样。基于这篇综述，我们将基于AI的决策系统中的性别偏见概念化为社会技术问题，并提出了一个理论框架，该框架提供了技术，组织和社会方法以及四个命题以及可能减轻偏见效应的四个主张。最后，本文考虑了关于组织背景下基于AI的决策系统中性别偏见的未来研究。
人力资源决策系统中偏见和缓解的全面策略
摘要近年来，机器学习（ML）和人工智能（AI）模型已成为各种业务运营不可或缺的一部分，尤其是在人力资源（HR）系统中。这些模型主要用于在招聘，绩效评估和员工管理中自动化决策过程，从而提高效率和简化任务。然而，这些自动化系统的日益使用引起了人们对偏见的存在的重大关注，这可能导致歧视性实践。这样的偏见可能排除合格的候选人和减少机会，同时还为公司声誉带来了重大风险，并带来潜在的法律和道德后果。本文通过探索与人力资源相关的ML模型中偏见的根本原因并提出缓解措施的最佳实践来解决这些挑战。它在人力资源决策制定的背景下对公平概念和定义进行了彻底的研究，强调了基于所使用的特定模型和数据集选择适当缓解技术的复杂性质。通过对各种缓解策略的经验评估，该研究表明，没有任何一种方法能够完全满足所有公平指标，从而强调了准确性和公平性之间的固有权衡。这些发现为优化这些权衡提供了宝贵的见解，并为实现自动人力资源系统中更公平，公正的结果提供了可行的建议。此外，这项研究强调了进一步研究和讨论以提高ML模型中透明度和公平性的持续需求，从而有助于更公平的人力资源景观。
Avanse Financial Services 采用 Scienaptic 的 AI 驱动信用决策系统
“投资新兴技术一直是公司的首要任务。作为一家以客户为中心的组织，我们实施了混合运营模式，该模式结合了传统贷方和新时代金融科技参与者的最佳实践，以提供最高水平的客户体验。此次合作将使我们能够实现人工智能驱动方法和适当人工干预的完美结合，以准确分析信用。我们将继续探索为利益相关者生态系统创造持续价值的创新方式，并坚定不移地履行我们的使命，即让每一位值得帮助的印度学生都能获得无缝且负担得起的教育融资”，Avanse Financial Services 首席执行官 Amit Gainda 说道。
关于在人工智能推荐和决策系统中使用个人数据的拟议咨询指南
1.3 本指南应与个人数据保护委员会（“委员会”）的《PDPA 关键概念咨询指南》、《特定主题咨询指南》及其《基本匿名化指南》一并阅读。本指南为咨询性质，对委员会或任何其他方均不具有法律约束力，也不构成法律建议。本指南不会以任何方式修改或补充任何所引用法律的法律效力和解释，包括但不限于 PDPA 和根据 PDPA 颁布的任何附属法例。如有不一致，以 PDPA 和任何附属法例的规定为准。本指南不应被解释为限制或约束委员会对 PDPA 的管理和执行。