Instytucja finansowa wykorzystuje model podstawowy do wspierania decyzji kredytowych i wymaga, aby decyzje modelu były możliwe do wyjaśnienia ze względów audytowych i bezpieczeństwa. Który czynnik najbardziej bezpośrednio wpływa na możliwość wyjaśnienia decyzji modelu?

Złożoność modelu (np. głębokie sieci neuronowe w porównaniu do regresji liniowej) ma bezpośredni wpływ na jego wyjaśnialność. Modele prostsze są zazwyczaj łatwiejsze do zrozumienia i audytu, ponieważ ich wewnętrzne działanie jest bardziej transparentne. W kontekście decyzji kredytowych, gdzie wymagana jest przejrzystość i możliwość uzasadnienia, preferowane są modele o niższej złożoności. Czas trenowania, liczba hiperparametrów i czas wdrożenia to czynniki operacyjne lub techniczne, które nie wpływają bezpośrednio na to, jak łatwo można wyjaśnić, dlaczego model podjął konkretną decyzję.