Explainable Artificial Intelligence: Ein aktueller Überblick für Aktuarinnen und Aktuare
Überblick
Der Ergebnisbericht befasst sich mit der Begrifflichkeit und mit Methoden erklärbarer künstlicher Intelligenz im Versicherungswesen. Zunächst wird die Komplexität eines Modells als Grundlage der Erklärbarkeitsdiskussion definiert, wobei Charakteristika vorgestellt werden, die die Komplexität von Modellen erfassen können. Anschließend werden Definitionsansätze und Charakteristika von Erklärbarkeit erörtert. Letztere bilden die Grundlage für eine Einordnung von Erklärbarkeitsmethoden. Erklärbarkeitsmethoden an sich sind in eine Reihe von Notebooks aufbereitet, die über das GitHub-Repository der Arbeitsgruppe zur Verfügung stehen.
Der Bericht schließt in einer Diskussion prinzipienbasierter Kriterien, wann ein Modell als wesentlich erklärt gelten kann. Der Ergebnisbericht ist an die Mitglieder und Gremien der DAV zur Information über den Stand der Diskussion und die erzielten Erkenntnisse gerichtet und stellt keine berufsständisch legitimierte Position der DAV dar
Verabschiedung
Dieser Ergebnisbericht ist durch den Ausschuss Actuarial Data Science am 27.05.2024 verabschiedet worden.
