Acelere la validación de los modelos de IA. Gestione los riesgos asociados a los modelos implementados prácticamente en todas partes.
La guía SR Letter 11-7 de la Reserva Federal y la Oficina del Interventor de la Moneda define un modelo como "...un método, sistema o enfoque cuantitativo que aplica teorías, técnicas e hipótesis estadísticas, económicas, financieras o matemáticas para procesar datos de entrada y convertirlos en estimaciones cuantitativas".
El riesgo de los modelos puede producirse cuando se utiliza uno para predecir y medir información cuantitativa pero el modelo funciona de forma inadecuada. Un rendimiento deficiente de los modelos puede conducir a resultados adversos y provocar pérdidas operativas sustanciales. Implementar la gestión del riesgo de modelos en una arquitectura de información moderna le ayuda a:
- Acelerar el cumplimiento de la normativa y otros objetivos de riesgo.
- Simplificar la validación de modelos en varias nubes.
- Beneficiarse de modelos y datos que funcionan prácticamente en cualquier lugar.
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Mejore el cumplimiento del modelo con pruebas y umbrales personalizados.
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Muestre métricas de imparcialidad, calidad y desviación. Marque los modelos por debajo de sus umbrales personalizados. Profundice para obtener más detalles.
Configure y lleve a cabo la validación de los modelos. Pruebe las métricas de los modelos, incluida la imparcialidad de los modelos.
Compare los resultados de las pruebas de los modelos. Seleccione y acelere el desarrollo de modelos más eficaces.
Genere automáticamente una ficha técnica en PDF. Resuma los detalles del modelo, los datos relevantes y los resultados de las pruebas.
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