可解释性人工智能 (XAI) 可以通过使 AI 驱动的决策对利益相关者来说可以解释，从而增强金融系统的透明度和信任度。在金融领域，监管合规和问责制至关重要，XAI 可以帮助开发人员和审计人员了解模型如何得出预测或决策。例如，由机器学习驱动的信用评分模型通常依赖于处理海量数据集的复杂算法。通过使用诸如 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 或 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 之类的技术，开发人员可以生成特征重要性分数，以显示哪些因素（例如，收入、债务收入比）影响了贷款的批准或拒绝。这种清晰度确保了符合《公平信用报告法》之类的法规，该法规要求贷方向客户解释不利的决定。
另一个应用是欺诈检测。该领域中的 AI 模型分析交易模式以标记可疑活动，但是传统的“黑盒”系统可能会使安全团队不确定为什么交易会被标记。诸如决策树或基于规则的解释之类的 XAI 方法可以突出显示触发警报的特定交易属性（例如，异常位置、高金额）。例如，一个模型可能会显示快速的国际交易和不匹配的 IP 地址的组合导致了欺诈评分。这种特殊性使调查人员可以优先处理案件，并通过根据可解释的见解来优化模型逻辑，从而减少误报。开发人员还可以使用这些解释来调试模型，并确保它们符合业务规则。
XAI 还支持风险管理和投资组合优化。定量分析师使用 AI 来预测市场风险或优化资产配置，但是不透明的模型可能会导致利益相关者之间的不信任。通过可视化利率或地缘政治事件等变量如何影响风险预测，XAI 工具使交易者和管理人员能够验证假设。例如，投资组合模型可能会在神经网络中使用注意力机制来显示哪些历史市场趋势对其波动率预测的影响最大。这有助于团队主动调整策略，并遵守诸如巴塞尔协议 III 之类的监管标准，该标准要求严格的风险评估文档。对于开发人员而言，将 XAI 集成到这些系统中意味着构建模块化体系结构，将可解释性组件与核心模型分开，从而确保可伸缩性，而不会牺牲可解释性。