#码力全开·技术π对# 如何使用 Google Cloud 的 Vertex AI 分析大模型预测结果的特征重要性？
一家金融机构使用 Vertex AI 上的 PaLM 2 模型进行信贷风险评估，监管要求必须解释“为何拒绝该用户申请”。需量化输入特征（如收入、负债比、信用历史）对预测结果的影响。技术挑战包括：如何在部署模型时启用 explanationConfig（如 SampledShapley 或 IntegratedGradients）；通过 explain() API 获取 attributions 列表并解析 outputDisplayName, approximationError, outputIndex 等字段；将特征归因值可视化为“影响权重条形图”返回给风控人员；以及处理文本输入特征（如用户说明）的 token 级归因分析。应如何构建可解释、合规的 AI 决策支持系统？
Google Cloud
周周的奇妙编程
2025-09-01 09:28:31
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## 构建可解释、合规的AI决策支持系统 ### 启用模型解释功能 在Vertex AI模型部署时配置`explanationConfig`： ```python explanation_config = { 'parameters': { 'sampled_shapley_attribution': {'step_count': 50} } } ``` ### 获取并解析特征归因 通过`explain()` API获取`attributions`列表，解析关键字段： - `outputDisplayName`: 输出类别名称 - `approximationError`: 归因计算误差 - `outputIndex`: 输出索引位置 ### 可视化实现 将特征归因值转化为权重条形图： ```python import matplotlib.pyplot as plt attributions = response.explanations[0].attributions # 绘制条形图显示各特征影响权重 ``` ### 文本特征处理 对文本输入进行token级归因分析，识别关键拒绝原因词汇。 ### 合规集成 构建API接口返回结构化解释数据，供风控人员审查决策依据，确保符合监管要求。