Explainable AI Module

Explainability (LIME / SHAP)

Das Explainable AI Module von LogicNowAI macht komplexe Modelle transparent. Mit Methoden wie LIME und SHAP sehen Fachanwender, welche Merkmale Entscheidungen beeinflussen, wie stark einzelne Faktoren wirken und welche Alternativen möglich wären.

LIME – lokale Erklärbarkeit
Fokus auf einzelne Entscheidungen
  • Erklärt jeweils eine konkrete Vorhersage, statt das gesamte Modell auf einmal, und macht damit einzelne Entscheidungen verständlich.
  • Baut um einen Datenpunkt ein lokales, vereinfachtes Modell auf, das sich wie das ursprüngliche Modell verhält, aber wesentlich leichter interpretierbar ist.
  • Zeigt für jede Eingabe, welche Merkmale den Ausschlag gegeben haben – inklusive Richtung (verstärkend oder abschwächend).
  • Unterstützt Fachbereiche dabei, Grenzfälle zu prüfen, manuelle Freigaben zu begründen und fachliche Regeln nachzujustieren.
  • Ideal für Szenarien, in denen einzelne Entscheidungen im Detail dokumentiert oder gegenüber Stakeholdern erläutert werden müssen.
SHAP – globale und lokale Beiträge
Konsistente Beitragswerte nach Spieltheorie
  • Weist jedem Merkmal einen Beitrag zur Entscheidung zu, basierend auf konsistenten Regeln aus der Spieltheorie (Shapley-Werte).
  • Bietet sowohl Detail-Sichten pro Einzelfall als auch aggregierte Übersichten, etwa über viele Entscheidungen hinweg oder über ganze Segmente.
  • Macht sichtbar, welche Merkmale das Modell im Durchschnitt am stärksten nutzt und ob diese Nutzung mit der fachlichen Erwartung übereinstimmt.
  • Unterstützt Governance und Audit: Modellverhalten kann nachvollzogen, protokolliert und mit Richtlinien abgeglichen werden.
  • Eignet sich besonders für Modelle mit vielen Merkmalen, bei denen eine systematische, konsistente Erklärbarkeit erforderlich ist.
Explainable AI Module

Decision Trace – nachvollziehbare Entscheidungen

Das Decision-Trace-Modul zeigt Schritt für Schritt, wie eine Empfehlung zustande kommt: von den Eingangsdaten über angewendete Regeln und Modell-Signale bis hin zum finalen Entscheidungspfad – jederzeit auditierbar und fachlich erklärbar.

Transparente Spur: Jede Regel, jede Schwelle und jedes Modell-Signal wird in einer chronologischen Spur dargestellt – inklusive Status, Gewichtung und Ergebnis.
Fachlich lesbar: Erklärtexte und Label sind so formuliert, dass sie für Fachabteilungen verständlich bleiben – ohne technische Detailüberladung.
Review & Audit: Entscheidungen können im Nachhinein geprüft, kommentiert und für Schulung, Qualitätssicherung oder externe Prüfungen genutzt werden.
Explainable AI Module

Auditing & Compliance

Das Explainable AI Module bietet strukturierte Werkzeuge, mit denen sich Entscheidungswege, Modellverhalten und verwendete Merkmale detailliert untersuchen lassen. Die bereitgestellten Informationen unterstützen Teams dabei, KI-basierte Abläufe technisch und fachlich zu analysieren.

  • Detaillierte Einsicht in Entscheidungsabläufe und verwendete Merkmale, um technische Analysen und Modellbewertungen zu erleichtern.
  • Dokumentation der Entscheidungslogik, um interne Nachvollziehbarkeit und strukturierte Abläufe zu unterstützen.
  • Möglichkeit zur Untersuchung von Modellen im Zeitverlauf, um Veränderungen der Logik, Struktur oder Eingabemerkmale zu verstehen.
  • Unterstützung für Fach- und Technikteams, die Modellentscheidungen vergleichen, überprüfen oder erläutern möchten.
  • Bereitstellung klarer Analysegrundlagen für interne Prüfprozesse, Modellbewertungen oder fachliche Überprüfungen.
Visuelle Darstellung von Modellanalysen
Explainable AI

Machen Sie Ihre Entscheidungen transparent und nachvollziehbar

Das Explainable-AI-Modul sorgt dafür, dass jede Entscheidung Ihres Systems vollständig nachvollziehbar bleibt – regelbasiert, datengetrieben und jederzeit auditierbar. Ideal für Compliance, Qualitätssicherung und operative Teams.

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