Cuestionario vinculado a una guía · Medio Nivel

Prueba de IA en la suscripción de créditos

Revise la suscripción de crédito, la discriminación por representación, los avisos de acciones adversas, los datos alternativos, las explicaciones y los límites regulatorios.

Rutas de guía relacionadasIA en la suscripción de créditos
Pregunta 1 de 8

¿Qué intenta principalmente predecir un modelo de suscripción de créditos de IA?

Vista previa de cada pregunta8 preguntas

Las respuestas y explicaciones aparecen a medida que realiza el cuestionario.

  1. ¿Qué intenta principalmente predecir un modelo de suscripción de créditos de IA?
    • La probabilidad de que el prestatario incumpla
    • El banco favorito del prestatario
    • La dirección del mercado de valores
    • La edad del prestatario exactamente.
  2. ¿Qué es la 'discriminación por representación' en los modelos crediticios?
    • Usando un servidor de respaldo
    • Una característica que reemplaza un atributo protegido como la raza.
    • Contratar un apoderado para solicitar préstamos
    • Cifrar datos de clientes
  3. What does an adverse-action notice communicate to a credit applicant?
    • A guarantee of future loan approval
    • A credit score that proves discrimination
    • That the creditor took an adverse action on the credit application
    • A list of every variable in every model
  4. ¿A quién puede ayudar potencialmente la suscripción de IA que los cuadros de mando tradicionales a menudo rechazan?
    • Sólo los prestatarios más ricos
    • Los propios bancos
    • Reguladores gubernamentales
    • Solicitantes de 'archivo reducido' con poco historial crediticio tradicional
  5. ¿Por qué se utilizan herramientas como SHAP en la suscripción de créditos?
    • Atribuir una decisión a características específicas para obtener explicaciones.
    • Para acelerar internet
    • Para fijar la tasa de interés preferencial
    • Para detectar virus informáticos
  6. ¿Cuál es la tensión central al utilizar más datos para la suscripción?
    • Más datos siempre reducen la precisión
    • Más datos pueden mejorar la precisión pero pueden ocultar la discriminación
    • El uso de datos es ilegal
    • Los datos hacen que los préstamos sean gratuitos
  7. When a creditor supplies a statement of reasons under Regulation B, what must those reasons describe?
    • A generic statement that an algorithm denied credit
    • A complete source-code listing
    • Specific principal reasons that accurately describe factors actually used in the decision
    • A promise that the applicant will later be approved
  8. Why can an alternative-data source raise fairness questions in underwriting?
    • It is always illegal to use any nontraditional data
    • It guarantees a higher credit score
    • It eliminates the need for validation
    • It may act as a proxy for protected characteristics or reflect uneven coverage