📌 什么是可解释性AI？
可解释性AI（XAI）旨在提升人工智能系统的透明度与可信度。通过可视化工具与逻辑推理，帮助用户理解模型决策过程，例如：
- 🔍 用决策树解释分类结果
- 📊 通过热力图显示特征重要性
- 🧩 用因果推理分析数据关联
📚 经典案例解析
1. 医疗诊断透明化
医院使用XAI技术解析AI诊断模型：
- 显示CT影像中异常区域的识别依据
- 提供诊断结论的置信度分布
- 生成可追溯的推理路径
Medical_Diagnosis
2. 金融风控可视化
银行风控系统通过XAI实现：
- 信用评分模型的特征权重分析
- 风险预警的决策依据展示
- 欺诈检测的模式可视化
Financial_Risk
3. 法律文书智能分析
法务AI通过XAI技术：
- 解析合同条款的关联逻辑
- 展示判决依据的关键证据链
- 生成案件分析的可视化报告
Legal_Analysis