تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > إشكالية التحيز الخوارزمي للذكا...>الوصف

إشكالية التحيز الخوارزمي للذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية

العنوان بلغة أخرى: The Problematic of AI Algorithmic Bias in Financial Services
المصدر: مجلة المنهل الإقتصادي
الناشر: جامعة الشهيد حمه لخضر الوادي - كلية العلوم الاقتصادية والتجارية وعلوم التسيير
المؤلف الرئيسي: سحنون، خالد (مؤلف)
مؤلفين آخرين: بعلاش، عصام (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج7, ع2
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: ديسمبر
الصفحات: 701 - 720
ISSN: 2602-7968
رقم MD: 1536068
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
تكنولوجيا المعلومات | تقنيات الذكاء الاصطناعي | الأسواق المالية | التحيزات الاجتماعية
كلمات المؤلف المفتاحية:
ذكاء اصطناعي | خوارزميات | تحيز | تحيز خوارزمي | خدمات مالية | Artificial Intelligence | Algorithms | Bias | Algorithmic Bias | Financial Services
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

5

حفظ في:
المستخلص: تهدف هذه الدراسة إلى عرض تداعيات التحيز الخوارزمي على الخدمات المالية، كقضية أساسية معقدة وملحة تتطلب اهتماما متزايدا، وتفكيرا عميقا ومحايدا، وهذا من خلال مناقشة أشكال وحالات التحيز الخوارزمي في الخدمات المالية والاستراتيجيات التي تم اقتراحها وتطويرها للتخفيف منه. ومن بين النتائج المتوصل إليها: أن التحيز الخوارزمي مظهر من مظاهر التحيزات الاجتماعية في نتائج الخوارزميات، يجعل النتيجة في النهاية موضع شك وغير موثوقة أو ضارة أو تمييزية وأسبابه متعدد الأوجه فالعوامل المؤسسية والمجتمعية البشرية والنظامية تشكل مصادر مهمة للتحيز، كما أن مجرد فكرة أن الخوارزمية متحيزة في الخدمات المالية تؤدي إلى إدامة التفاوتات المجتمعية، وتحجب الأساس المنطقي وراء الاستشارات أو القرارات المالية المهمة، مما يقوض الثقة والمساءلة وتعريض سمعة هذه المؤسسات للخطر. وأن أحد المتطلبات الأساسية هو فهم العلاقة بين النظام والمعايير الأخلاقية والقانونية المعمول بها في السياقات ذات الصلة.

This study aims to present the repercussions of algorithmic bias on financial services, as a complex and urgent core issue that requires increased attention, and deep and neutral thinking. This is by discussing the forms and states of algorithmic bias in financial services and the strategies that have been proposed and developed to mitigate it. Among the findings: algorithmic bias is a manifestation of social biases in algorithmic outcomes, ultimately making the outcome questionable, unreliable, harmful, or discriminatory. Its causes are multifaceted. Human and systemic institutional and societal factors are important sources of bias. The mere idea that an algorithm is biased in financial services perpetuates societal inequalities, obscuring the rationale behind important financial consultations or decisions, undermining trust and accountability and jeopardizing the reputation of these institutions. And that one of the basic requirements is to understand the relationship between the system and the ethical and legal standards in force in the relevant contexts.
ISSN: 2602-7968

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.