„Mittels Künstlicher Intelligenz zu kausalen Regeln in Geschäftsprozessen“

im business-track

Künstliche Intelligenz ist eine Schlüsseltechnologie zur Prozessautomatisierung. Jedoch stellen gesetzliche Anforderungen an Entscheidungstransparenz und juristische Rechtfertigung hohe Hürden an eine KI-Integration in Geschäftsprozesse. Zudem ist die Akzeptanz für Black Box KI Modelle gering. Intransparente Entscheidungen, die anhand von statistischen Korrelationen ohne Auskunft über kausale Zusammenhänge getroffen werden, sind für Unternehmen nicht akzeptabel. Diese Schwachstelle adressieren Verfahren der Erklärbaren Künstlichen Intelligenz, auch Explainable AI (XAI). Mit Verfahren wie LIME und Anchors werden Modell-agnostische Analysen möglich, die Entscheidungen aus Black Box-Modellen begründen und somit die geforderte Transparenz herstellen. Mit aktuellen Entwicklungen, wie MAGIX und der Ableitung von DMN-Entscheidungsregeln ist es zudem möglich mit nicht-KI Experten auf hohem Niveau Korrelation und Kausalität von Erklärungsregeln zu hinterfragen. In diesem Vortrag werden XAI und Modell-Agnostische Analysemethoden entmystifiziert und es wird gezeigt, wie Regelsätze aus bspw. Deep Learning-Modellen extrahiert werden.