文档摘要

6.2 风险模型的可解释性与误报治理 本节摘要：模型进入执法相关领域，必须回答两个尖锐问题：凭什么把这家企业列进名单（可解释性），以及列错了怎么办（误报治理）。本节讨论可解释性的三重意义、误报的来源分类与治理手段，并用一个评分卡示例说明"可解释的模型"长什么样。 可解释性的三重意义 第一重是合法性。风险名单会引发后续的核查、约谈乃至稽查立案，这些执法动作必须有依据可陈述。 会员。《风险模型的可解释性与误报治理》收录于灏天文库文集《大数据税收》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/698-%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%A8%8E%E6%94%B6

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