))
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
תוכן מסופק על ידי Risk Insights: Yusuf Moolla. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Risk Insights: Yusuf Moolla או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.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).
33 פרקים
שתפו
