Watson OpenScale によるガバナンス

Watson OpenScaleをツールとして使う。 モデル・リスク管理の機能により、実動前リポジトリーと実動リポジトリーを作成し、モデルを比較できます。 デプロイされたモデルをモニターして、以下の考慮事項を確認します。

• ドリフト: ドリフトとも呼ばれる入力データの変化により、モデルの判断が不正確になり、ビジネスの KPI に影響を与える可能性があります
• バイアス: 訓練データはクリーニングによってバイアスを除去できますが、ランタイム・データによってモデルの動作にバイアスが生まれる可能性があります。
• 説明性: 従来の統計モデルのほうが簡単に解釈および説明できます。
• 検証データまたはテスト・データの欠落: モデルの訓練データ・セットに、ランタイムで発生するデータの範囲や組み合わせが含まれていない可能性があります。 リスクのガバナンスと管理に加えて、AI モデルの検証とモニターが必要です。