Home AI e ML Watson Studio Gestione del rischio del modello
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Cos'è la gestione del rischio del modello di AI?

Secondo la definizione delle linee guida della Federal Reserve and Office of the Comptroller of the Currency, documento SR Letter 11-7 (link esterno a IBM), un modello è "...un metodo, sistema o approccio quantitativo che applica teorie, tecniche e ipotesi statistiche, economiche, finanziarie o matematiche per trasformare i dati di input in stime quantitative".

Il rischio di modello può verificarsi quando si usa un modello per predire e misurare informazioni quantitative che però il modello esegue in modo inadeguato. Prestazioni del modello inadeguate possono portare a risultati avversi e comportare perdite operative sostanziali. L'implementazione della gestione del rischio di modello in un'architettura delle informazioni moderna è utile per:

  • Accelerare i tempi per soddisfare la conformità normativa e altri obiettivi di rischio.
  • Semplificare la convalida dei modelli su più cloud.
  • Sfruttare modelli e dati in esecuzione praticamente ovunque.
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Maggiori informazioni Cinque modi per semplificare la gestione del rischio di modello

Migliorare la conformità del modello con test e soglie personalizzati.

 

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IBM è stata riconosciuta come Leader nel settore Scopri perché in The Forrester Wave™: Multimodal Predictive analytics and Machine Learning, Q3 2020.

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Valutazioni del modello di rischio Mostrano le metriche di congruenza, qualità e spostamento. Contrassegnano i modelli al di sotto delle soglie del cliente. Eseguono analisi approfondite e dettagliate.

Equità Configura ed esegui la convalida del modello. Verifica le metriche del modello, compresa la congruità.

Confronto fra modelli Confronta i risultati dei test dei modelli. Seleziona e velocizza lo sviluppo di modelli più efficaci.

Riepilogo delle metriche Genera automaticamente una scheda informativa in formato PDF. Sintetizza i dettagli del modello, i dati pertinenti e i risultati dei test.

Risorse Documentazione

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