Questa pagina illustra le best practice per l'utilizzo dei punteggi di rischio e dell'esplicabilità.
Utilizzare i punteggi di rischio
I punteggi di rischio possono essere utilizzati nella procedura di indagine per dare la priorità alle indagini relative a parti ad alto rischio.
Gli approcci comuni includono gli avvisi in base al carico degli investigatori o in base a un livello di rischio scelto:
Indicatore di capacità:avvisa o esamina le n parti principali nella tabella di output in base al punteggio di rischio in ordine decrescente, a seconda del volume di investigatori disponibili.
In base al rischio: avvisa o esamina tutte le parti con un punteggio di rischio superiore a una soglia fissa mensile. Si basano anche sui risultati dei backtest che forniscono un livello accettabile di richiamo dei casi precedenti e di rilevamento di nuovi rischi. Per ulteriori informazioni, consulta Raccogliere elementi di governance del modello e dei rischi.
Utilizzo della spiegabilità
Le famiglie di funzionalità con i punteggi di attribuzione positivi più elevati possono essere fornite agli investigatori per indirizzare le loro indagini, ridurre il tempo necessario per ogni indagine o aumentare il tasso di successo. L'esperienza suggerisce che gli score negativi (che indicano che una famiglia di funzionalità ha ridotto il rischio di una richiesta) possono essere difficili da utilizzare per un investigatore e alcuni clienti di AML AI non li mostrano ai propri investigatori. Per ottenere risultati ottimali, valuta la formazione o le indicazioni di cui hanno bisogno i tuoi investigatori per gestire le indagini relative a famiglie di funzionalità diverse.
Puoi anche utilizzare l'esplicabilità per altri scopi:
- determinare se il comportamento di un cliente è cambiato abbastanza da meritare un nuovo esame per un secondo avviso o per avvisi ripetuti per questo cliente
- ricavare approfondimenti aggregati dai contributi delle famiglie di funzionalità nel tempo
Filtrare gli avvisi ripetuti
I punteggi di rischio dell'IA AML identificano le parti ad alto rischio, ma non distinguono gli avvisi ripetuti. Ad esempio, un cliente che presenta un rischio elevato a marzo 2023 potrebbe avere un punteggio simile ad aprile 2023, generando due casi consecutivi nonostante il suo comportamento rimanga invariato. Ti consigliamo di applicare regole per filtrare gli avvisi ripetuti per evitare di inviare nuovamente un avviso a una parte con un'indagine in corso o completata di recente senza variazioni significative nel punteggio di rischio o nell'esplicabilità.