由于监管要求强制要求可解释性和非歧视性，传统的信用和风险评分模型正在被重新评估。与通常以性能为首要考量的机器学习模型不同，信用模型必须提供清晰、可操作的理由来解释不利的决定，即使是在事后数月。这需要模型本身具有可解释性，例如对分箱特征进行逻辑回归，这几十年来一直是行业标准，因为它自然地支持这些可解释性和可重复性需求。 AI
影响 对可解释性的监管要求正在塑造人工智能模型的发展，在信用评分等敏感领域，倾向于使用可解释性方法而非纯粹的性能。
排序理由 该条目讨论了监管对信用评分行业人工智能模型设计选择的影响，而不是宣布新的发布或开发。
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