))
Algorithm Integrity Matters: for Financial Services leaders, to enhance fairness and accuracy in data processing
«
»
Article 16. Algorithmic System Accuracy Reviews – Choosing the Right Approach
Fetch error
Hmmm there seems to be a problem fetching this series right now.
Last successful fetch was on October 30, 2025 20:37 (
What now? This series will be checked again in the next day. If you believe it should be working, please verify the publisher's feed link below is valid and includes actual episode links. You can contact support to request the feed be immediately fetched.
Manage episode 453207773 series 3594717
เนื้อหาจัดทำโดย Risk Insights: Yusuf Moolla เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก Risk Insights: Yusuf Moolla หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal
Spoken (by a human) version of this article.
- Outcome-focused accuracy reviews directly verify results, offering more robust assurance than process-focused methods.
- This approach can catch translation errors, unintended consequences, and edge cases that process reviews might miss.
- While more time-consuming and complex, outcome-focused reviews provide deeper insights into system reliability and accuracy.
This article explains why verifying outcomes is preferred over tracing through processes, and how it works.
About this podcast
A podcast for Financial Services leaders, where we discuss fairness and accuracy in the use of data, algorithms, and AI.
Hosted by Yusuf Moolla.
Produced by Risk Insights (riskinsights.com.au).
27 ตอน
แบ่งปัน
