要了解人工智能偏见及其对B2B贷款的影响，让我们看看一些潜在的原因。
众群的概念称为“人群的智慧”是千名非专家将在任何领域中最先进的专家做出更好的决定。在这个概念周围完成了多个实验。例如，使用在线游戏折起来，超过57,000名球员帮助华盛顿大学的科学家在三周内解决了长期分子生物学问题。
然而，人类受到决策的偏见。一些例子包括：
- 过度自信：我们对自己的能力太为自信。
- 确认偏误:我们倾向于只倾听证明我们要点的信息。
- 聚类幻觉：我们在随机事件中看到模式，比如数字7在赌桌上连续出现5次，你看到一个模式。
- 新效应：与旧数据相比，我们更看重最新的信息。
- 鸵鸟效果：我们埋葬或忽略否定信息。
- 信息偏见：更多不一定更好。
这些可能导致人工智能偏见问题在我们设计的算法中试图使我们更高效和有效。我们应该认识到四个领域：
1.算法偏见:例如，您的模型可能受利润率的动力，可以向某些个人或企业摇摆贷款。或者在医学中，一些患者会让您金钱，依赖性可能是保险，但模型可能与患者健康冲突。可能存在隐藏的偏见和设计偏见。设计偏见可能是有意的，因为算法的设计者可能与社会价值观或规范冲突。
2。数据偏见：算法只与他们正在学习的数据一样好，并且偏置可以嵌入数据中。例如，一些组织正在尝试预测稀释以便为发票进行资金。这绝不是一个小小的壮举，特别是当数据集通常在良性信用世界中被绝缘时。（见故事：不确定信贷世界中的确认后稀释．)
3。解释算法的意思：算法是一个黑匣子，设计人员可能知道模型限制以及如何解释它，但是当涉及贷方或关系经理时，他们可能不知道如何解释。这是您进入我认为最重要的错误可以制作的东西 -类型I或II型错误，也分别称为假阳性和假阴性。
4.谁负责模型制造的决定还虽然人工智能可能会产生更好的结果，但它也会降低自主性。
因此，在构建AI应用程序中，重要的是要考虑上述要点。毫无疑问，AI可以减少固有的个体偏差，有很大的优势。随着贷款应用，当您查看更多数据集时，能够获得更智能的能力，以帮助减少预期损失是非常有吸引力的，但我们必须考虑到大多数建模没有足够长的商业信贷周期的警告。对于近期数据建立的许多模型，当这种长的良性信用周期结束时，可能会出现真正的关注。
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