金融行业对于决策的解释和透明度要求较高。大模型的黑盒特性和复杂性可能会对模型的解释性和可解释性提出挑战。确保模型的决策过程是可解释和可理解的，以满足监管和合规的要求，是一个重要的问题。如何确保大模型的决策过程是可解释和透明的？有哪些方法可以增加模型的解释性和可理解性？
现阶段的模型解释方法可分为两大类：一类为全局特征重要性度量，即模型全局解释；一类为局部特征贡献值度量，即模型局部解释。 个人觉得基于机器学习和深度学习的预测模型可与知识图谱技术相结合，充分发挥模型预测结果的精准性和图谱的可解释性，使其更好地在业务场景中发挥作用。
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