Erklärbarkeit von KI
Das Ausmaß, in dem die internen Mechanismen eines KI-Systems von Menschen verstanden und interpretiert werden können.
Die Palette an Methoden (Surrogatmodelle, Merkmalsattribution, kontrafaktische Erklärungen) und Prozessen (Dokumentation, benutzerfreundliche Dashboards), die KI-Entscheidungen transparent machen, damit Stakeholder Ergebnisse verstehen, anfechten und ihnen vertrauen können.
Ein Kredit-Scoring-Modell nutzt SHAP, um hervorzuheben, welche finanziellen Faktoren (z. B. „geringe Kredithistorie“) eine Ablehnung beeinflusst haben. Kreditsachbearbeiter prüfen diese Erläuterungen zusammen mit der Empfehlung der KI, sodass Antragstellende Ungenauigkeiten korrigieren und eine menschliche Überprüfung beantragen können.
„Was früher Wochen an manuellen Überprüfungen und Regelwerk erforderte, ist jetzt in Enzai innerhalb von Minuten strukturiert und prüfbar. Es ist das erste Mal, dass sich AI-Governance betriebsbereit anfühlt, nicht theoretisch.“
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Enzai bietet eine Infrastruktur auf Unternehmensniveau, um KI-Risiken und Compliance zu verwalten. Es schafft ein zentrales Aufzeichnungssystem, in dem KI-Systeme, Modelle, Datensätze und Governance-Entscheidungen dokumentiert, bewertet und prüfbar sind.
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