))
Algorithm Integrity Matters: for Financial Services leaders, to enhance fairness and accuracy in data processing
«
»
Article 24. Algorithmic System Integrity: Explainability (Part 1)
Manage episode 525014990 series 3594717
Контент предоставлен Risk Insights: Yusuf Moolla. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Risk Insights: Yusuf Moolla или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.
Spoken by a human version of this article.
TL;DR (TL;DL?)
- Why Explainability Matters: It builds trust, is needed to meet compliance obligations, and can help identify errors faster.
- Key Challenges: Complex algorithms, intricate workflows, privacy concerns, and making explanations understandable for all stakeholders.
- What’s Next: Future articles will explore practical solutions to these challenges.
About this podcast
A podcast for Financial Services leaders, where we discuss fairness and accuracy in the use of data, algorithms, and AI.
Hosted by Yusuf Moolla.
Produced by Risk Insights (riskinsights.com.au).
32 эпизодов
Поделиться
