微软和安永的一份报告分析了2019年及以后的AI前景，该报告指出：``欧洲65%的组织期望AI对核心业务产生或高或极高的影响。''

仅在银行和金融行业，人工智能就必须改善客户体验的潜力是巨大的。人工智能已经在信贷风险，财富管理乃至金融风险评估方面做出了重要决定。其他应用包括机器人咨询，智能定价，产品推荐，投资服务和收债。

但是，在各个行业中采用AI并非没有挑战。在最近的预测中，Forrester预测对透明且可解释的AI模型的需求将不断增长，并指出“ 45%的AI决策者表示，相信AI系统具有挑战性或非常具有挑战性。”

当我们认为当今大多数公司仍在使用所谓的“黑匣子”人工智能系统时，这并不奇怪。这些不透明的模型依赖于数据并从每次交互中学习，因此，如果馈送了损坏或有偏差的数据，则可以轻松快速地加速不良决策。

这些“黑匣子”系统还使最终客户无所适从，无济于树立对该技术的信任。消费者不愿共享其个人数据，尤其是如果他们不确定如何使用这些数据时，消费者普遍持怀疑态度，这加剧了这种不信任。

幸运的是，XAI模型具有克服这些问题的能力，同时可以保证以适当且无偏见的方式做出决策。

“白盒” XAI系统是高度透明的模型，以人类语言解释如何做出AI决策。至关重要的是，它们不仅依赖于数据，而且可以通过人类智能来提升和增强。这些系统建立在因果关系的基础上，为人类的敏感性创造了空间，以检测并确保机器学习符合道德规范，如果不是的话，它也是正确的。

当我们认为大多数公司通常没有特权发现自己的AI模型有偏见直到为时已晚时，这是非常有价值的。

在许多经济领域，XAI正在为公司和客户创造积极的成果。例如，在银行和金融业，XAI系统使机构能够开拓新的收入来源。

通过提供对特定AI结果的见解，银行可以重新安排那些拒绝提供服务的客户，并为他们推荐一个更适合他们的资格的选择。这使银行可以为客户提供高度个性化的服务，并根据有证据的需求探索新的产品线。

另一方面，客户会收到有关为何拒绝特定服务并在其位置提供替代服务的说明。有了这种洞察力，客户也可能能够改变生活方式，以实现其财务目标并改善其财务状况。