Panduan Federal Reserve and Office of the Controller of the Currency SR Letter 11-7 (tautan berada di luar IBM) mendefinisikan model sebagai "...metode, sistem, atau pendekatan kuantitatif yang menerapkan teori, teknik statistik, ekonomi, keuangan, atau matematika, dan asumsi untuk mengolah data input menjadi perkiraan kuantitatif."
Risiko model dapat terjadi ketika model digunakan untuk memprediksi dan mengukur informasi kuantitatif namun kinerja model tidak memadai. Kinerja model yang buruk dapat menyebabkan hasil yang merugikan dan mengakibatkan kerugian operasional yang besar. Menerapkan manajemen risiko model dalam arsitektur informasi modern membantu Anda:
- Mempercepat waktu untuk membantu memenuhi kepatuhan terhadap peraturan dan tujuan risiko lainnya.
- Menyederhanakan validasi model di beberapa cloud.
- Memanfaatkan model dan data yang berjalan hampir di mana saja.
Bagaimana membangun AI yang bertanggung jawab dalam skala besar
Mengumumkan peluncuran watsonx.ai - Studio perusahaan baru yang menyatukan machine learning tradisional dengan kemampuan AI generatif baru yang didukung oleh model dasar
Tingkatkan kepatuhan model dengan pengujian dan ambang batas khusus.
Dengarkan para pakar AI berdiskusi tentang digitalisasi tata kelola di era AI.
Gambar produk
Jelajahi AI yang dapat dijelaskan pada IBM Cloud Pak for Data.
Dapatkan tips teknis dan insight dari orang lain yang menggunakan solusi IBM Data dan AI.
Memodernisasi cara Anda mengumpulkan, mengatur, dan menganalisis data dengan data multicloud dan platform AI.
Membangun dan meningkatkan skalanya AI dengan kepercayaan dan transparansi.
Meningkatkan efisiensi operasional dengan tata kelola model terintegrasi.