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Questionário sobre IA em subscrição de crédito

Revise a subscrição de crédito, discriminação por procuração, avisos de ação adversa, dados alternativos, explicações e limites regulatórios.

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Pergunta 1 de 8

O que um modelo de subscrição de crédito de IA tenta principalmente prever?

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As respostas e explicações aparecem conforme você responde ao teste.

  1. O que um modelo de subscrição de crédito de IA tenta principalmente prever?
    • A probabilidade de o mutuário entrar em default
    • O banco favorito do mutuário
    • A direção do mercado de ações
    • A idade do mutuário exatamente
  2. O que é “discriminação por procuração” em modelos de crédito?
    • Usando um servidor de backup
    • Um recurso que substitui um atributo protegido como raça
    • Contratar um procurador para solicitar empréstimos
    • Criptografando dados do cliente
  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. Quem a subscrição de IA pode ajudar potencialmente, que os scorecards tradicionais muitas vezes rejeitam?
    • Apenas os mutuários mais ricos
    • Os próprios bancos
    • Reguladores governamentais
    • Candidatos de 'arquivo fino' com pouco histórico de crédito tradicional
  5. Por que ferramentas como o SHAP são usadas na subscrição de crédito?
    • Para atribuir uma decisão a características específicas para explicações
    • Para acelerar a internet
    • Para definir a taxa de juros básica
    • Para detectar vírus de computador
  6. Qual é a tensão central na utilização de mais dados para subscrição?
    • Mais dados sempre diminuem a precisão
    • Mais dados podem melhorar a precisão, mas podem ocultar a discriminação
    • O uso de dados é ilegal
    • Dados tornam os empréstimos 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