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인공지능 신뢰성을 높이는 Trustworthy AI
금융 대출 부도 예측 사례를 통한 블랙박스 설명
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AI 기술의 획기적인 발전으로 딥러닝 기법은 신용 평가, 채무 불이행 예측, 이상 거래 탐지 등 금융 산업의 다양한 비즈니스 프로세스를 자동화하는 데 폭넓게 활용되고 있다. 복잡한 구조의 딥러닝 모델은 입력 데이터와 결과값 사이의 관계를 이해하기가 어려우며, 이 모델이 산출한 최종 결정의 신뢰 수준에 대해 의문이 제기되고 있다. 신뢰할 수 있는 AI라는 의미의 ‘Trustworthy AI’는 AI 모델의 개발 및 활용상 공정성, 투명성, 책임감이 그 핵심이다. 본고는 모델 설명성 (explainability) 분석에 가장 널리 사용되고 있는 Model-agnostic 기법의 LIME, SHAP을 적용하여 입력 데이터와 인공지능의 의사결정 관계에 대해 사례를 통해 설명한다.
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