微軟和安永的一份報告分析了2019年及以后的AI前景，該報告指出：``歐洲65%的組織期望AI對核心業務產生或高或極高的影響。''

僅在和金融行業，人工智能就必須改善客戶體驗的潛力是巨大的。人工智能已經在信貸風險，財富管理乃至金融風險評估方面做出了重要決定。其他應用包括機器人咨詢，智能定價，產品推薦，投資服務和收債。

但是，在各個行業中采用AI并非沒有挑戰。在最近的預測中，Forrester預測對透明且可解釋的AI模型的需求將不斷增長，并指出“ 45%的AI決策者表示，相信AI系統具有挑戰性或非常具有挑戰性。”

當我們認為當今大多數公司仍在使用所謂的“黑匣子”人工智能系統時，這并不奇怪。這些不透明的模型依賴于數據并從每次交互中學習，因此，如果饋送了損壞或有偏差的數據，則可以輕松快速地加速不良決策。

這些“黑匣子”系統還使最終客戶無所適從，無濟于樹立對該技術的信任。消費者不愿共享其個人數據，尤其是如果他們不確定如何使用這些數據時，消費者普遍持懷疑態度，這加劇了這種不信任。

幸運的是，XAI模型具有克服這些問題的能力，同時可以保證以適當且無偏見的方式做出決策。

“白盒” XAI系統是高度透明的模型，以人類語言解釋如何做出AI決策。至關重要的是，它們不僅依賴于數據，而且可以通過人類智能來提升和增強。這些系統建立在因果關系的基礎上，為人類的敏感性創造了空間，以檢測并確保機器學習符合道德規范，如果不是的話，它也是正確的。

當我們認為大多數公司通常沒有特權發現自己的AI模型有偏見直到為時已晚時，這是非常有價值的。

在許多經濟領域，XAI正在為公司和客戶創造積極的成果。例如，在和金融業，XAI系統使機構能夠開拓新的收入來源。

通過提供對特定AI結果的見解，可以重新安排那些拒絕提供服務的客戶，并為他們推薦一個更適合他們的資格的選擇。這使可以為客戶提供高度個性化的服務，并根據有證據的需求探索新的產品線。

另一方面，客戶會收到有關為何拒絕特定服務并在其位置提供替代服務的說明。有了這種洞察力，客戶也可能能夠改變生活方式，以實現其財務目標并改善其財務狀況。