Nghiên cứu: Applications Of Explainable Artificial Intelligence In Finance—A Systematic Review Of Finance, Information Systems, And Computer Science Literature

Giới thiệu

Bài viết này tổng hợp và đánh giá một cách hệ thống các nghiên cứu về ứng dụng của Trí tuệ Nhân tạo Giải thích được (XAI) trong lĩnh vực tài chính. XAI đang ngày càng trở nên quan trọng do các quy định chặt chẽ và yêu cầu về tính minh bạch trong ngành tài chính. Bài nghiên cứu “Applications Of Explainable Artificial Intelligence In Finance—A Systematic Review Of Finance, Information Systems, And Computer Science Literature” của Patrick Weber, K. Valerie Carl và Oliver Hinz, được xuất bản năm 2023, cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về tình hình nghiên cứu hiện tại, các phương pháp XAI được sử dụng, và các lĩnh vực tài chính khác nhau mà XAI được áp dụng. Bài viết cũng xác định những khoảng trống trong nghiên cứu và đề xuất các hướng đi tiềm năng cho tương lai. Xem thêm về các khái niệm về trí tuệ nhân tạo để hiểu rõ hơn.

Sự Trỗi Dậy của XAI trong Bối Cảnh Tài Chính Số

Ngành tài chính đang trải qua quá trình số hóa và ứng dụng công nghệ mạnh mẽ, đặc biệt là Trí tuệ Nhân tạo (AI). Tuy nhiên, việc triển khai AI trong các lĩnh vực tài chính chịu sự giám sát chặt chẽ do yêu cầu cao về tính minh bạch và khả năng truy vết quyết định. XAI nổi lên như một giải pháp để giải quyết vấn đề “hộp đen” của AI, cung cấp các giải thích để làm cho hoạt động của mô hình AI dễ hiểu hơn. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng như quản lý rủi ro, dự đoán gian lận, và phân tích tín dụng, nơi các quyết định có thể có tác động lớn đến cá nhân và tổ chức. Tìm hiểu thêm về quản trị rủi ro tài chính trong các doanh nghiệp.

Các Mục tiêu và Phương pháp của XAI trong Tài chính

Nghiên cứu này phân loại các nghiên cứu XAI trong tài chính dựa trên các mục tiêu mà chúng hướng đến, bao gồm:

• Độ tin cậy: Đảm bảo rằng mô hình AI hoạt động như mong đợi.
• Tính nhân quả: Hiểu mối quan hệ nguyên nhân – kết quả giữa các biến dữ liệu.
• Khả năng chuyển giao: Đánh giá khả năng áp dụng mô hình trong các trường hợp khác nhau.
• Tính thông tin: Cung cấp thông tin chi tiết về cách mô hình đưa ra quyết định.
• Độ tin cậy: Đánh giá tính ổn định của mô hình.
• Công bằng: Ngăn chặn việc sử dụng mô hình một cách không công bằng hoặc phi đạo đức.
• Khả năng tiếp cận: Cho phép người dùng không chuyên tham gia vào quá trình mô hình hóa AI.
• Tính tương tác: Cải thiện sự tương tác giữa người dùng và mô hình XAI.
• Nhận thức về quyền riêng tư: Nâng cao nhận thức về các vi phạm quyền riêng tư tiềm ẩn.

Các phương pháp XAI được chia thành hai loại chính: mô hình trong suốt (transparent models) và giải thích sau (post-hoc explanation). Mô hình trong suốt, như hồi quy tuyến tính và cây quyết định, dễ hiểu ngay từ thiết kế. Giải thích sau được áp dụng cho các mô hình “hộp đen” phức tạp hơn, như mạng nơ-ron sâu, và bao gồm các kỹ thuật như LIME, SHAP, và ICE. Bạn có thể xem thêm về Các chỉ tiêu đo lường hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.

Ứng dụng XAI trong các Lĩnh vực Tài chính Cụ thể

Nghiên cứu cho thấy rằng XAI được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như quản lý rủi ro, thị trường chứng khoán, và tối ưu hóa danh mục đầu tư. Tuy nhiên, các lĩnh vực như chống rửa tiền (AML) vẫn chưa được nghiên cứu đầy đủ. Điều này cho thấy cơ hội cho các nhà nghiên cứu khám phá các ứng dụng XAI tiềm năng trong AML, đặc biệt là trong bối cảnh các quy định ngày càng nghiêm ngặt về phòng chống tội phạm tài chính. Để hiểu rõ hơn về quản lý, có thể xem thêm về khái niệm về quản lý.

Kết luận

Bài viết của Weber, Carl và Hinz (2023) cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về tình hình nghiên cứu XAI trong tài chính. Nghiên cứu này làm nổi bật tầm quan trọng của XAI trong việc tăng cường tính minh bạch, độ tin cậy, và khả năng truy vết của các hệ thống AI trong ngành tài chính. Kết quả cho thấy sự quan tâm ngày càng tăng đối với XAI, đặc biệt là trong bối cảnh các quy định pháp lý chặt chẽ và nhu cầu về các hệ thống AI đáng tin cậy. Nghiên cứu cũng chỉ ra những khoảng trống trong nghiên cứu hiện tại, đặc biệt là trong các lĩnh vực như chống rửa tiền và nhận thức về quyền riêng tư. Trong tương lai, các nhà nghiên cứu cần tập trung vào việc phát triển các phương pháp XAI mới, đánh giá tính tuân thủ của các phương pháp hiện có với các quy định pháp lý, và khám phá các ứng dụng XAI tiềm năng trong các lĩnh vực tài chính chưa được nghiên cứu đầy đủ. Những nỗ lực này sẽ giúp thúc đẩy việc áp dụng XAI trong ngành tài chính và khai thác toàn bộ tiềm năng của AI một cách có trách nhiệm và minh bạch.

Download Nghiên cứu khoa học: Applications Of Explainable Artificial Intelligence In Finance—A Systematic Review Of Finance, Information Systems, And Computer Science Literature