可解释人工智能（XAI）通过使人工智能系统的决策透明化和可审计化来改进法规和合规流程。许多法规，例如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR），要求组织解释影响个人的自动化决策。XAI 提供了工具来揭示模型如何生成输出，从而实现对透明度要求的遵守。例如，如果贷款申请被人工智能系统拒绝，监管机构可能会要求解释。特征重要性分数或决策树等技术可以揭示哪些因素（例如收入或信用记录）影响了决策，确保系统符合反歧视法。没有 XAI，深度神经网络等不透明模型可能会隐藏偏见或有缺陷的逻辑，使组织面临法律风险。
XAI 还简化了审计和风险管理。审计师和合规团队需要验证人工智能系统是否在法律边界内运行，例如公平性或安全要求。通过使用 LIME（本地可解释模型无关解释）或 SHAP（Shapley 可加解释）等 XAI 方法，开发人员可以生成人类可读的模型行为洞察。例如，在医疗保健领域，诊断疾病的人工智能必须避免依赖不相关的特征（例如患者的种族）。XAI 工具可以突出显示模型使用了哪些数据点，使审计师能够确认是否符合医疗伦理标准。这种透明度降低了手动审计的时间和成本，因为监管机构可以直接验证解释，而不是反向工程复杂的模型。
最后，XAI 促进了监管报告的标准化。欧盟人工智能法案等法规要求详细记录人工智能系统的设计和决策过程。XAI 框架提供了结构化的方法来记录模型逻辑、数据源和决策边界。例如，使用人工智能进行欺诈检测的银行可以使用 XAI 创建标准化报告，展示交易是如何被标记的，确保符合金融法规。这种文档不仅满足了合规要求，还建立了与利益相关者的信任。通过将 XAI 嵌入到开发流程中，组织可以主动解决监管要求，而不是事后补救解释，从而长期降低合规开销。