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Visión general
¿Qué es la gestión de riesgos de modelos de IA?
En la carta SR 7-11 de la Reserva Federal y la Oficina del Contralor de la Moneda, (enlace externo a IBM) los modelos se definen como "...un método, sistema o enfoque cuantitativo que aplica las teorías, técnicas y suposiciones estadísticas, económicas, financieras o matemáticas para procesar datos de entrada en estimaciones cuantitativas".
El riesgo de modelos se puede producir cuando se utiliza un modelo para prever y medir la información cuantitativa, pero el modelo no funciona adecuadamente. Un rendimiento mediocre del modelo puede dar lugar a resultados adversos y provocar pérdidas operativas sustanciales. La implementación de la gestión de riesgos de modelos en una arquitectura de información moderna permite:
- Agilizar la ayuda para cumplir la conformidad normativa y otros objetivos de riesgo.
- Simplificar la validación del modelo a través de varios clouds.
- Aprovechar los modelos y los datos que se ejecutan prácticamente en cualquier lugar.
Más información
Cinco formas de simplificar la gestión del riesgo de modelos
Mejore la conformidad de los modelos con pruebas y umbrales personalizados.
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Imágenes del producto
Evaluaciones de modelos de riesgo
Evaluaciones de modelos de riesgo
Muestre métricas de imparcialidad, calidad y desviación. Indique los modelos que se encuentran por debajo de umbrales personalizados. Analice en profundidad para obtener detalles.
Imparcialidad
Imparcialidad
Configure y realice la validación del modelo. Pruebe las métricas del modelo, incluida la imparcialidad del modelo.
Comparación de modelos
Comparación de modelos
Compare los resultados de pruebas de modelo. Seleccione modelos más eficaces y acelere su desarrollo.
Resumen de métricas
Resumen de métricas
Genere una hoja de datos en PDF automáticamente. Resuma los detalles del modelo, los datos relevantes y los resultados de prueba.
Recursos
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