Governance mit Watson OpenScale

Verwenden Sie Watson OpenScale als Werkzeug. Aktivieren Sie die Funktionen für das Modellrisikomanagement, um Repositorys für Vorproduktion und Produktion zu erstellen und Modelle zu vergleichen. Überwachen Sie Ihre implementierten Modelle hinsichtlich der folgenden Aspekte:

• Abweichung: Jede Änderung der Angaben (auch als Abweichung bezeichnet) kann dazu führen, dass das Modell ungenaue Entscheidungen trifft, die sich auf geschäftliche KPIs auswirken.
• Verzerrung: Verzerrungen in Trainingsdaten können bereinigt werden, aber die Laufzeitdaten können Verzerrungen im Ausführungsverhalten des Modells hervorrufen.
• Erklärbarkeit: Traditionelle statistische Modelle sind leichter zu interpretieren und zu erklären.
• Fehlende Validierungs- oder Testdaten: Die Datasets zum Trainieren von Modellen erfassen möglicherweise nicht das gesamte Spektrum der Daten oder Datenkombinationen, das während der Laufzeit auftreten kann. Für KI-Modelle sind zusätzliche Validierungs- und Überwachungsprozesse als Ergänzung zur Risikosteuerung und zum Risikomanagement erforderlich.