以智能风控的反欺诈为例,判断用户为存在欺诈行为,如何形成报告对这个结论进行论证,以便更好的对用户进行解说或立案,机器学习的难点之一是如何对结果进行解释,是否足以应对客户的投诉?如果涉及法律问题是否可以作为立案证据?
这个 是世纪难题了。模型的可解释性的认可度,需要在模型训练及验证过程完成,并且通过投产后的AB Test取得最终共识。只要确定了模型达标,那么在往后的日常中就不需要再为模型解释性折腾了。而且,模型是否可解释也取决于算法选择,这个也是归结于前期与业务的沟通。反正无论如何,需要在算法选择阶段 完成对模型可解释性要求及 业务成效的平衡工作。
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