1. 面试官：请解释什么是SHAP值，以及它在风控算法中的应用。

2. 面试官：如何利用LIME方法解释一个风控算法模型的预测结果？

3. 面试官：讨论在风控算法中使用可解释性机器学习模型的优势和局限性。

4. 面试官：设计一个基于局部特征重要性的风控算法解释技术。

5. 面试官：介绍一种创新的风控算法解释方法，其与传统解释方法的区别和优势在哪里？

6. 面试官：如何使用模型无关的全局解释技术来解释一个复杂的风控算法模型？

7. 面试官：探讨可解释性在黑盒模型风控算法中的挑战，并提出应对策略。

8. 面试官：提出一个应对风控算法解释性不足的方法，确保模型预测结果的可信赖性。

9. 面试官：探讨在风控算法中应用解释性技术可能导致的隐私泄露问题，以及可能的解决方案。

10. 面试官：描述一种基于模型内部结构的风控算法解释方法，并讨论其适用性和局限性。