Startseite KI und ML Watson Studio Modellrisikomanagement
Beschleunigen Sie die Prüfung von KI-Modellen. Senken Sie Modellrisiken, die fast überall bereitgestellt werden.
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Was ist KI-Modellrisikomanagement?

Im Guidance SR Letter 11-7 der Federal Reserve und des Office of the Comptroller of the Currency (Link befindet sich außerhalb von IBM) wird ein Modell definiert als „… quantitative Methode, System oder Ansatz unter Anwendung statistischer, wirtschaftlicher, finanzieller oder mathematischer Theorien, Techniken und Annahmen zur Verarbeitung von Eingabedaten in quantitative Schätzungen.“

Ein Modellrisiko kann auftreten, wenn ein Modell zur Vorhersage und Messung quantitativer Informationen verwendet wird, das Modell jedoch keine ausreichende Leistung erbringt. Eine schlechte Modellleistung kann zu nachteiligen Ergebnissen führen und zu erheblichen Betriebsverlusten führen. Die Implementierung von Modellrisikomanagement in einer modernen Informationsarchitektur hilft Ihnen folgendermaßen:

  • Verkürzen Sie die Zeit, um die gesetzliche Vorschriften einzuhalten und andere Risikoziele zu erreichen.
  • Vereinfachen Sie die Modellvalidierung über mehrere Clouds hinweg.
  • Profitieren Sie von Modellen und Daten, die praktisch überall ausgeführt werden.
Erfahren Sie mehr über Modellrisikomanagement in IBM Cloud Pak® for Data

Wie man verantwortungsvolle KI im großen Maßstab aufbaut

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Mehr erfahren Fünf Wege zur Vereinfachung des Modellrisikomanagements

Verbessern Sie die Modell-Compliance mit benutzerangepassten Tests und Schwellenwerten.

 

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IBM wurde als führend anerkannt. Die Gründe dafür erfahren Sie in The Forrester Wave™: Multimodal Predictive Analytics and Machine Learning, 3. Quartal 2020.

Produktbilder

Risikomodellevaluierungen Zeigen Sie Metriken zu Fairness, Qualität und Drift an. Kennzeichnen Sie Modelle unterhalb benutzerdefinierter Schwellenwerte. Analysieren Sie Modelle im Detail.

Gerechtigkeit Konfigurieren und führen Sie die Modellprüfung durch. Testen Sie Modellmetriken, einschließlich Modellgerechtigkeit.

Modellvergleich Modelltestergebnisse vergleichen. Wählen Sie effektivere Modelle aus und beschleunigen Sie deren Entwicklung.

Zusammenfassung der Metriken Generieren Sie automatisch ein Datenblatt im PDF-Format. Fassen Sie Modelldetails, relevante Daten und Testergebnisse zusammen.

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