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Archivio sommari » Bancaria - Novembre 2024 » Intelligenza artificiale, risk management e settore finanziario: il modello Safe per valutare i rischi di Ia
Intelligenza artificiale, risk management e settore finanziario: il modello Safe per valutare i rischi di Ia
di Paolo GiudiciNovembre 2024 - n. 11
Keywords: Ai risk management, Accuracy, Explainability, Fairness, Sustainability
Jel codes: O30, O33, G32
La crescita delle applicazioni di Intelligenza artificiale richiede lo sviluppo di modelli di gestione del rischio in grado di bilanciare opportunità e rischi. Contribuiamo allo sviluppo di modelli di rischio di Ia che presentano un insieme di metriche statistiche integrate in grado di misurare la Sostenibilità, l’Accuratezza, l’Equità e la Spiegabilità di qualsiasi applicazione di Ia, in linea con le richieste dell’Ai Act. Le metriche proposte sono coerenti tra loro e derivano tutte da una metodologia statistica comune: la curva di Lorenz e il relativo indice di Gini. Sono molto generali e possono essere applicate a qualsiasi metodo di apprendimento automatico, indipendentemente dai dati e dal modello sottostanti. La loro validità empirica è valutata in questo articolo attraverso l’applicazione pratica a una serie di casi d’uso. L’applicazione rivela che le metriche proposte sono più interpretabili e più coerenti con le aspettative, rispetto alle metriche di valutazione attualmente utilizzate.