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端到端企业AI模型治理

持续遵守业务、运营、监管和风险准则
哪些模型符合人工智能法规?
违规行为有多严重?
我有下次审计的资料吗?
通过端到端的人工智能模型治理， 你总是知道.
如何缩短模型验证的时间?
验证模型的结果是什么?
模型是否在风险控制范围内执行?”
探索模式风险产业化

人工智能模型治理从一开始就开始了

AI模型治理从构思和用例定义时开始，并在模型退役时结束. 成功的AI模型治理需要在整个模型生命周期(开发)中遵循一套标准和流程, 验证, productionization, 退休后的运营.
最权威的网投平台是怎么做的:
  • 一组预定义的自动化流程可以快速、轻松地定义和建立业务, 风险, 以及整个模型生命周期的遵从性规则.
  • 所有AI和分析模型的单一模型清单, 无论类型或运行位置如何, 使您能够控制跨企业中的所有模型应用标准和规则.
  • 一个强大的自动化文档服务创建违规报告, 对模型风险管理和治理至关重要的模型设计文档以及其他自定义遵从性和风险文档和报告.
模型风险工业化屏幕截图
AI规定
  • U.S. SR 11-7. 示范风险管理指引
  • 欧盟人工智能法案
  • FINRA AI在证券业
  • 英国ICO人工智能审计框架
  • H.R.2231 -算法
  • 2019年问责法案
  • 加拿大自动决策指令
  • 新加坡模式人工智能治理框架

针对业务、风险和遵从性准确性的自动、反射性监视

模型是不断学习的，这通常会导致模型决策的变化. 必须经常检查操作模型的准确性. 如果决策或运营绩效的变化没有被发现并立即解决, 不可靠的决策会使企业处于危险之中. 同样重要的是理解是什么改变了，为什么改变了.
最权威的网投平台是怎么做的:
  • 包括连续观察的反射性监测, 实时问题检测和即时补救使业务目标保持在正轨上.
  • 内置explainability, 可追溯性和可审核性为业务改进和成功的审核提供了透明度和责任性.

可见性和报告-所以你总是知道

遵守人工智能监管和业务指导方针意味着知道你做了什么，并证明这一点. 对每个模型的业务和合规状态的可见性提供了数据科学、IT、 模型风险管理, 法规遵循团队具有确保模型保持合规的洞察力，并了解在哪里进行调整或在不进行调整时填补空白.
最权威的网投平台是怎么做的:
  • 遵从性、审计和监管报告对于每个公司和每个审计来说都是不同的.
  • 在每个模型的整个生命周期中保留的全面和持久的数据提供了可重复性，这对于通过审计和遵守人工智能监管准则至关重要.
  • 与Tableau和Power BI的集成为您提供了自定义报告的灵活性，因此您可以随时准备并能够通过任何审计.
合规仪表板- 模型Op中心

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