可解释人工智能（XAI）方法通过使 AI 模型输出对利益相关者而言易于理解，从而改进商业决策。与提供结果但不清楚其推导过程的“黑箱”模型不同，SHAP 值、LIME 或决策树等 XAI 技术揭示了影响预测的因素。这种透明度有助于企业验证模型是否符合运营目标、道德标准或监管要求。例如，在信用评分中，使用 SHAP 的银行可以向客户展示收入、债务或还款历史如何影响其贷款批准的几率。这建立了信任，并确保决策不基于有偏见或不相关的特征。
XAI 还有助于模型调试和优化，直接影响业务成果。开发人员和分析师可以识别模型何时依赖虚假关联或过时模式，从而更快地进行修正。例如，一家使用推荐系统的零售公司可能会通过 LIME 发现，产品推荐过度受季节性高峰（例如，节日购物）影响，而不是用户偏好。通过重新训练模型以优先考虑用户行为，企业可以提高推荐准确性和客户满意度。这种迭代过程降低了部署有缺陷模型的风险，并确保 AI 驱动有意义的价值。
最后，XAI 支持遵守 GDPR 等法规，这些法规要求自动化决策必须是可解释的。在医疗保健领域，诊断疾病的 AI 必须向临床医生提供清晰的推理，以避免盲目依赖。图像模型中的注意力图或基于规则的系统等技术允许医生验证肿瘤检测模型是否关注医学相关区域。对于非技术利益相关者，简化的可视化或自然语言解释弥合了技术输出与可操作见解之间的差距。这种清晰度促进了团队间的协作，在保持问责制的同时，实现了明智的战略选择。