November 22, 2022 – コンピュータのコスト低下を背景に、企業における人工知能利用が本格化してきた。特に金融機関の場合は、AIの利用を推進する際、公平性を保ち差別につながることはないとの基本原則に基づかなければならないが、現実には、人工知能のアルゴリズムには不透明な部分もあることから、AIがもたらす結果に透明性があり公正だとは言い切れない。
本レポートでは、金融機関が活用する人工知能プログラムは説明可能で透明性があり、規制要件に合致することを確認する方策をまとめた。執筆にあたっては、2020年から2022年に実施した各種調査に加え、弊社アナリストが顧客企業のIT部門から学んだ実例/ベスト・プラクティス、更に、外部情報や著者の経験を加味した。
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本稿では、arize, Dask, DVC, Grafana, IBM Cloud Object Storage, Kubeflow, mlflow, Nvidia, PyTorch, scale, Snowflake, Spark, Spell, Suberb.ai, Tecton, TensorFlow, UbiOps. に言及している。
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