此外，还应建立机制，及时处理人工智能系统中出现的偏见或不道德行为。 公平性 确保人工智能驱动的决策公平性对于降低偏见和歧视风险至关重要。别和减轻用于 CDD 的人工智能模型中的偏见，例如多样化的训练数据集、算法审计和公平意识算法。 可解释性 人工智能系统的设计应考虑可解释性，使利益相关者能够了解决策是如何做出的，同时在必要时促进人类的专业知识、监督和干预——即让人类参与其中。
可解释的人工智能可以提高透明度，增进信任，并使rcs 数据巴西组织能够满足监管要求和道德标准。 数据隐私和安全 组织应在人工智能驱动的 CDD 流程中优先考虑数据隐私和安全，确保遵守相关法规并保障个人的权利和自由。这包括实施强有力的数据保护措施、获得数据收集和处理的知情同意，以及降低数据泄露或滥用的风险。 合乎道德的人工智能使用机会 尽管在尽职调查中与人工智能相关的道德挑战，但组织仍有无数机会合乎道德和负责任地使用人工智能。
通过将道德原则融入基于规则的人工智能系统的设计、开发和部署中，组织可以减轻偏见、提高透明度并促进决策的公平性和问责制。此外，合乎道德地使用人工智能可以确保公平获得产品和服务，同时促进人工智能驱动决策中的非歧视性，从而促进更大的包容性和多样性。