신용 인수 퀴즈의 AI

퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

1. AI 신용 인수 모델은 주로 무엇을 예측하려고 합니까?
   • 차용인이 채무를 불이행할 확률
   • 차용인이 가장 좋아하는 은행
   • 주식시장의 방향
   • 차용인의 나이가 정확히
2. 신용 모델에서 '대리 차별'이란 무엇입니까?
   • 백업 서버 사용
   • 인종과 같은 보호된 속성을 대신하는 기능
   • 대출 신청을 위한 대리인 고용
   • 고객 데이터 암호화
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. AI 인수는 기존 스코어카드가 종종 거부하는 데 잠재적으로 도움을 줄 수 있는 사람은 누구입니까?
   • 가장 부유한 차용자만이
   • 은행 자체
   • 정부 규제 기관
   • 전통적인 신용 기록이 거의 없는 '얇은 파일' 지원자
5. 신용 인수에 SHAP와 같은 도구가 사용되는 이유는 무엇입니까?
   • 설명을 위해 결정을 특정 기능에 귀속시키려면
   • 인터넷 속도를 높이려면
   • 우대금리를 설정하려면
   • 컴퓨터 바이러스를 탐지하려면
6. 인수를 위해 더 많은 데이터를 사용하는 데 있어 핵심적인 긴장은 무엇입니까?
   • 데이터가 많을수록 항상 정확도가 낮아집니다.
   • 데이터가 많을수록 정확성이 향상되지만 차별이 숨겨질 수 있습니다.
   • 데이터 사용이 불법입니다
   • 데이터가 대출을 무료로 만든다
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