Kuiz berkaitan panduan · Sederhana Tahap

AI dalam Kuiz Pengunderaitan Kredit

Semak pengunderaitan kredit, diskriminasi proksi, notis tindakan buruk, data alternatif, penjelasan dan had kawal selia.

Laluan panduan yang berkaitanAI Dalam Pengunderaitan Kredit
soalan 1 daripada 8

Apakah yang cuba diramalkan oleh model pengunderaitan kredit AI?

Pratonton setiap soalan8 soalan

Jawapan dan penjelasan muncul semasa anda mengambil kuiz.

  1. Apakah yang cuba diramalkan oleh model pengunderaitan kredit AI?
    • Kebarangkalian bahawa peminjam akan lalai
    • Bank kegemaran peminjam
    • Arah pasaran saham
    • Umur peminjam tepat
  2. Apakah 'diskriminasi proksi' dalam model kredit?
    • Menggunakan pelayan sandaran
    • Ciri yang sesuai untuk atribut yang dilindungi seperti bangsa
    • Mengupah proksi untuk memohon pinjaman
    • Menyulitkan data pelanggan
  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. Siapakah pengunderaitan AI yang berpotensi membantu yang sering ditolak oleh kad skor tradisional?
    • Hanya peminjam terkaya
    • Bank sendiri
    • Pengawal selia kerajaan
    • Pemohon 'fail nipis' yang mempunyai sedikit sejarah kredit tradisional
  5. Mengapakah alat seperti SHAP digunakan dalam pengunderaitan kredit?
    • Untuk mengaitkan keputusan kepada ciri khusus untuk penjelasan
    • Untuk mempercepatkan internet
    • Untuk menetapkan kadar faedah utama
    • Untuk mengesan virus komputer
  6. Apakah ketegangan utama dalam menggunakan lebih banyak data untuk pengunderaitan?
    • Lebih banyak data sentiasa merendahkan ketepatan
    • Lebih banyak data boleh meningkatkan ketepatan tetapi mungkin menyembunyikan diskriminasi
    • Data adalah haram untuk digunakan
    • Data menjadikan pinjaman percuma
  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