Toepassingen gebaseerd op artificiële intelligentie (AI) worden steeds vaker ingezet voor het maken van keuzes en besluiten. Deze toepassingen worden echter ook steeds complexer. Het is in sommige gevallen niet of moeilijk na te gaan hoe een algoritme tot een besluit is gekomen. Wat de AI doet is als het ware ondoorzichtig. Dit geldt ook in de financiële sector, terwijl juist in deze sector vertrouwen een grote rol speelt.
Het doel van het project is om in samenwerking met organisaties in de financiële sector praktijkgericht onderzoek te doen naar uitlegbaarheid en daarbij de randvoorwaarden van uitlegbaarheid in beeld te brengen. Dit bestaat enerzijds uit het helder krijgen van de stakeholders en welke uitleg zij verwachten en anderzijds hoe die uitleg het beste tot stand kan worden gebracht. Organisaties waarmee wordt samengewerkt zijn onder andere financiële dienstverleners en toezichthouders.
In samenwerking met de Copenhagen Business School en het Verbond van Verzekeraars heeft de Hogeschool Utrecht in 2023 onderzoek gedaan naar de rol van explainable AI bij fraudedetectie van schadeclaims bij verzekeraars. De resultaten van het onderzoek zijn vastgelegd in dit Whitepaper.
De belangrijkste conclusie uit het onderzoek is dat de implementatie van AI bij fraudedetectie een businesstransformatie is met veel ethische en organisatorische overwegingen. De uitlegbaarheid van het AI-systeem wordt als cruciaal gezien, zowel vanuit ethisch oogpunt (als onderdeel van het transparantiebeginsel), als vanuit praktisch oogpunt (als middel om vertrouwen en acceptatie te winnen van interne belanghebbenden, en voor een goede samenwerking tussen mens en machine). De praktische implementatie van explainable AI is nog steeds een punt van discussie en onderzoek in de sector.
Vanuit de Hogeschool Utrecht streven we naar praktijkgericht onderzoek en steken daarom het onderzoek naar XAI in op het niveau van use-cases. We willen per use-case in kaart brengen welke stakeholders behoefte hebben aan welke uitleg. Door deze aanpak kunnen we gericht vanuit de praktijk de link met de literatuur leggen en nieuwe inzichten rapporteren.
Een voorbeeld van een use-case die wordt onderzocht is kredietverlening aan consumenten (consumptief krediet). Uiteindelijk werken we toe naar een raamwerk met bijbehorende principes en richtlijnen voor XAI toegespitst op de gehele financiële sector.” veranderen in: “Voorbeelden van use-cases die worden onderzocht zijn kredietverlening, klantacceptatie en fraudedetectie bij claimafhandeling. Uiteindelijk werken we toe naar tools voor XAI toegespitst op de gehele financiële sector.
Financiële dienstverleners of andere partijen in het financiële ecosysteem die geïnteresseerd zijn in samenwerking met ons worden van harte uitgenodigd contact met ons op te nemen.
Er zijn geen producten gekoppeld
Afgerond
Niet bekend