Best practice per la procedura di indagine

Questa pagina descrive le best practice per l'utilizzo dei punteggi di rischio e della spiegabilità.

Utilizzare i punteggi di rischio

I punteggi di rischio possono essere utilizzati nel processo di indagine per dare priorità alle indagini delle parti ad alto rischio.

Gli approcci comuni includono gli avvisi basati sul carico dello strumento di indagine o sul livello di rischio scelto:

• Avvisa o esamina le prime n parti nella tabella di output in base al punteggio di rischio in ordine decrescente, a seconda del volume di esaminatori disponibili

  Nota: il volume dello strumento di indagine può variare nel tempo a seconda della valutazione del livello di rischio implicito (ad esempio, un tasso di conversione marginale dei casi di avviso con punteggio più basso).

• Avvisa o esamina tutte le parti con un punteggio di rischio superiore a una determinata soglia, fissata su base mensile.

  Nota: la soglia del punteggio di rischio deve essere rivalutata quando si utilizza un modello nuovo o riaddestrato, perché la stessa soglia può corrispondere a un livello di rischio diverso a seconda del set di dati o di altri aspetti del modello.

Utilizzare la spiegabilità

Le famiglie di funzionalità con i punteggi di attribuzione positivi più alti possono essere fornite agli esaminatori affinché possano condurre le loro indagini, in modo da ridurre il tempo necessario per l'indagine o aumentare la percentuale di successo. Per ottenere risultati ottimali, valuta di che tipo di formazione o guida hanno bisogno i tuoi investigatori per gestire le indagini relative alle diverse famiglie di funzionalità.

Filtro dei post e avvisi ripetuti

I punteggi di rischio dell'AI AML identificano le parti ad alto rischio, ma non separano gli avvisi ripetuti. Potresti voler applicare i filtri post per evitare di avvisare nuovamente una parte con un'indagine attuale o recente senza cambiamenti significativi nel punteggio di rischio o nella spiegabilità.