Architettura XAI Multi-Metodo Persistente per l'Analisi del Sentiment Finanziario

Un nuovo framework per l'IA spiegabile nell'analisi del sentiment finanziario concettualizza gli artefatti XAI come entità durevoli e ricercabili. L'architettura archivia le attribuzioni delle caratteristiche LIME, le metriche di importanza delle parole derivate da occlusioni e le mappe di salienza in uno storage distribuito compatibile con S3, completo di metadati strutturati e riassunti in linguaggio naturale. Questa configurazione facilita ricerche semantiche tra le cronologie delle spiegazioni e consente la ricostruzione automatica degli indici dopo guasti di sistema. Inoltre, un assistente RAG (Retrieval-Augmented Generation) supporta la triangolazione delle spiegazioni, permettendo il confronto dei risultati di diverse tecniche XAI sulla stessa previsione attraverso interazioni in linguaggio naturale. L'obiettivo è garantire che le spiegazioni dell'IA siano persistenti, validate e facilmente accessibili per i decisori nelle organizzazioni finanziarie.