Gitanjaly Chhabra博士、助教授カナダ大学西部およびPrihana Vasishta、上級研究員パンジャブエンジニアリングカレッジ、銀行部門内のバイアスは、ビンゴ オンラインで削除できることを説明します。
現代の銀行セクターでは、の統合人工知能（ビンゴ オンライン）は、事業に革命をもたらし、意思決定プロセスの効率と精度を提供しています。 ビンゴ オンライン駆動型のアルゴリズムは、カスタマーサポートからリスク管理まで、速度と精度を提供するサービスを大幅に最適化しています。
たとえば、チャットボットは、パーソナライズされたサービスを提供するために顧客の識別と認証に使用されています。
Hamta Business Corporationの創設者であり、カナダ西部大学西部のバンクーバーの准教授であるHamed Taherdoost博士は次のように述べています。
さらに、によるとGlobal Payments Report 2023、「グローバルセールポイントオブセール（POS）の現金株式は16％です」と推定されています。この増加に伴い、フィンテック破壊的技術はビンゴ オンラインシステムを監視する責任を高めます。
銀行のビンゴ オンラインバイアス
人々がデジタルバンキングを受け入れるにつれて、顧客満足度の責任は人間と機械の協力的にピボットに至る。
ただし、銀行業界のビンゴ オンラインへの依存度の高まりは、機械学習モデルに固有のバイアスに関する懸念をもたらします。 ビンゴ オンラインは鏡と虫眼鏡の両方のように作用し、バイアスをスポットライトと増幅します。
ビンゴ オンラインシステムの歪んだデータによって引き起こされる不公平または潜在的な害は、アルゴリズムバイアスとして知られています。銀行部門では、これらのアルゴリズムは、信用力を判断し、ローン申請を評価し、不正行為を検出するためにしばしば使用されます。
ただし、使用されるトレーニングデータがバイアスされている場合、既存のバイアスを永続させるビンゴ オンラインシステムにつながる可能性があります。たとえば、主にクレジットスコアデータに依存している銀行の信用評価モデルは、2人の個人を考慮しています。
ただし、ビンゴ オンラインモデルは、Yの低いクレジットスコアを取り巻くコンテキストを考慮していない場合があります。これは、Yの現在の財政的安定性を示すものではない、健康危機や学生ローンの債務中に発生した医療費などの要因に起因する可能性があります。
銀行部門における人間の判断の役割
ビンゴ オンラインは膨大な量のデータを迅速に処理できますが、人間が所有する倫理的推論と文脈的理解が欠けています。これらのバイアスに対処するために、人間の判断は銀行部門で重要な役割を果たします。
人間は、決定が不公平と思われる時期を認識し、より広い社会経済的文脈を理解し、意思決定においてより包括的な要因のセットを適用することができます。人間の介入は、ビンゴ オンラインアルゴリズムが不公平な決定を下したり、特定のグループを不注意に差別したりしないようにするのに役立ちます。
たとえば、以前の住宅ローン貸付慣行が差別的である場合、そのデータについて訓練されたビンゴ オンラインアルゴリズムは、特定の集団への融資を不当に拒否し続ける可能性があります。これにより、差別、金融サービスへのアクセスが減少し、最終的には経済的不平等が生じる可能性があります。
ビンゴ オンラインが不可欠
ビンゴ オンラインバイアスの緩和における人間の判断の本質的な役割にもかかわらず、制限を認めることが重要です。また、人間の決定は、バイアス、主観的な解釈、エラーも発生しやすいです。
「ビンゴ オンラインデータ駆動型の洞察との人間の専門知識の融合は、信用評価を強化するための有望なアプローチを提示し、ビンゴ オンライン幻覚のリスクと人間のバイアスの両方を緩和し、最終的には金融セクターでより最適化された倫理的に健全な決定をもたらします」受賞歴のあるリーダーであり、R＆DプロフェッショナルであるTaherdoost。
ヒトとビンゴ オンライン合併は、エラーを識別し、十分に規制されたアルゴリズムの影響を確保することにより、debias ai-modelsにフィンテックを増強します。
さらに、ビンゴ オンラインモデルを最適化することにより、運用上のリスクを軽減し、戦略的イニシアチブを強化します。迅速なデジタル変換により、ビンゴ オンラインシステムを継続的に監視し、それらの出力を評価することが重要です。
