))
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
Treść dostarczona przez Risk Insights: Yusuf Moolla. Cała zawartość podcastów, w tym odcinki, grafika i opisy podcastów, jest przesyłana i udostępniana bezpośrednio przez Risk Insights: Yusuf Moolla lub jego partnera na platformie podcastów. Jeśli uważasz, że ktoś wykorzystuje Twoje dzieło chronione prawem autorskim bez Twojej zgody, możesz postępować zgodnie z procedurą opisaną tutaj https://pl.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).
31 odcinków
Udostępnij
