O Papel das Estruturas de Grupo na IA Explicável em Finanças

No mundo de hoje, entender como os modelos de machine learning tomam decisões é super importante, especialmente em áreas como finanças. Quando as pessoas pedem empréstimos ou cartões de crédito, elas querem saber porque foram aprovadas ou negadas. É aí que entra o machine learning explicável. Ele foca em deixar as decisões desses modelos claras e compreensíveis.

#A Necessidade de Explicações

Os modelos de machine learning muitas vezes parecem caixas-pretas. Eles pegam dados e dão resultados sem mostrar como chegaram a essas conclusões. Para decisões financeiras importantes, é crucial fornecer explicações sólidas. Os órgãos reguladores até afirmaram que as empresas precisam explicar claramente suas decisões, especialmente quando negam pedidos de crédito.

#Estruturas de Grupos em Atributos

Ao olhar para dados financeiros, os atributos podem ser agrupados de acordo com suas características. Por exemplo, ao analisar o histórico de crédito de uma pessoa, as informações sobre diferentes tipos de pagamentos atrasados podem ser agrupadas.

Entender e considerar essas estruturas de grupo pode levar a explicações melhores na hora de analisar modelos de machine learning.

#Importância das Estruturas de Grupo

Ignorar as estruturas de grupo pode levar a explicações inconsistentes ou confusas. Por exemplo, se tivermos atributos que representam diferentes tipos de pagamentos atrasados, usar todos eles sem agrupar pode criar mal-entendidos. Por outro lado, usar estruturas de grupo permite uma interpretação mais coerente e significativa das previsões do modelo.

#Métodos Explicáveis

Existem diversos métodos usados para explicar os resultados dos modelos de machine learning. Alguns populares incluem valores de Shapley e Gradientes Integrados. Esses métodos atribuem pontuações de importância a atributos individuais com base em como eles contribuem para a decisão final do modelo. Porém, às vezes, eles podem não considerar a relação entre os atributos e, em algumas situações, fornecer explicações enganosas.

#Por Que Métodos Baseados em Grupos Importam

Quando os atributos estão relacionados, usar métodos tradicionais sem considerar essas relações pode levar a erros. Se os atributos forem agrupados de acordo com suas características, uma abordagem baseada em grupos pode fornecer explicações mais precisas e consistentes. Por exemplo, se dois atributos descrevem tipos similares de pagamentos atrasados, seu impacto combinado na pontuação de crédito deve ser analisado junto.

#Axiomas Baseados em Grupos e Sua Relevância

Neste trabalho, definimos princípios ou axiomas baseados em grupos que descrevem como os atributos devem se comportar quando estão naturalmente agrupados. Esses axiomas ajudam a garantir que as explicações estejam alinhadas com o conhecimento e a lógica financeira:

1. Axioma Dummy: Se um atributo está ausente, sua contribuição deve ser zero.
2. Axioma de Simetria: Se dois atributos são trocados, eles devem dar os mesmos resultados.
3. Invariância de Escala Afim: Mudar a escala dos atributos não deve alterar sua importância relativa.
4. Monotonicidade Individual de Demanda: Se o valor de um atributo aumenta, sua contribuição para a decisão também deve aumentar.

Seguindo esses princípios, conseguimos gerar explicações que são razoáveis e relevantes no contexto financeiro.

#Exemplos de Grupos em Dados Financeiros

Na prática, os atributos podem ser frequentemente agrupados com base em contextos compartilhados.

#Avaliação de Crédito

Na avaliação de crédito, diferentes atributos de pagamentos atrasados podem ser agrupados, já que todos estão relacionados ao histórico de pagamentos. Porém, se esses atributos forem analisados individualmente sem considerar sua relação de grupo, isso pode levar a atribuições distorcidas.

#Informações de Empréstimo

Outro exemplo é a informação sobre empréstimos. Todos os atributos relacionados a empréstimos podem ser agrupados para avaliar melhor seu impacto coletivo na solvência de uma pessoa.

#Renda e Razões de Dívida

Os atributos que calculam a renda de uma pessoa junto com as razões de dívida também podem ser agrupados. Esse agrupamento fornece uma imagem mais clara da saúde financeira de uma pessoa.

#Consequências de Ignorar Estruturas de Grupo

Quando as estruturas de grupo são ignoradas, aumenta o risco de interpretações e conclusões enganosas. Suponha que temos atribuições individuais que não se alinham com o contexto maior dos atributos agrupados. Por exemplo, se pagamentos atrasados adicionais forem tratados de forma independente ao invés de fazer parte de um grupo de pagamentos em atraso, isso poderia sugerir que o risco geral diminui quando na verdade deveria aumentar.

#As Vantagens dos Métodos de Atribuição em Grupo

Usar métodos baseados em grupo, como o valor de Shapley em grupo, pode produzir resultados mais perspicazes. Esses métodos garantem que todos os atributos relevantes sejam considerados juntos ao invés de isoladamente. Essa abordagem leva a atribuições coerentes que respeitam as relações entre os atributos e fornecem uma representação mais precisa de como eles impactam as decisões finais.

#Exemplo Prático

Para ilustrar a importância das estruturas de grupo, vamos considerar um cenário hipotético na avaliação de crédito. Suponha que uma pessoa tenha três contas de crédito com diferentes períodos de atraso: uma está atrasada há mais de 90 dias, outra por 60 dias e a última por 30 dias. Se analisarmos esses atributos de atraso individualmente, poderíamos associar um risco menor à conta com 30 dias de atraso. Porém, se considerarmos esses atributos como um grupo, fica mais claro que ter pagamentos atrasados em qualquer uma dessas categorias aumenta coletivamente o risco associado ao empréstimo para essa pessoa.

#O Impacto das Escolhas de Atribuição

Ao escolher como atribuir importância aos atributos, é importante notar que métodos diferentes podem trazer resultados diferentes. Por exemplo, se usarmos métodos tradicionais de atribuição, eles podem sugerir que um atributo é mais importante que outro com base em como foram avaliados. Em contraste, uma avaliação baseada em grupos mostraria o impacto coletivo de ambos os atributos, levando a um julgamento mais equilibrado.

#Conclusão

Resumindo, as estruturas de grupo desempenham um papel crítico em entender como os modelos de machine learning funcionam, especialmente em contextos financeiros. Reconhecendo e incorporando essas estruturas de grupo, podemos fazer melhorias significativas nas explicações fornecidas pelos modelos de machine learning e garantir conformidade com os requisitos regulatórios. Isso leva a uma melhor compreensão do comportamento de um modelo e fornece aos usuários insights mais claros ao tomarem decisões financeiras importantes. À medida que a demanda por AI transparente e explicável cresce, reconhecer a importância das estruturas de grupo na análise de atributos vai se tornar cada vez mais essencial.