IBMがリーダーに

「The Forrester Wave™: マルチモーダル予測分析と機械学習」(2020年第3四半期)で選ばれた理由をご覧ください。

概要

AIのモデル・リスク管理とは

米国連邦準備理事会(FRB)と米国通貨監督庁(OCC)によるガイダンスSR 11-7(外部リンク)では、モデルを「入力データを処理し定量的推定を行うために、統計、経済、金融、または数学の理論、技法、および仮定を適用する、定量的な方式、仕組み、またはアプローチ」と定義しています。モデル・リスクは、モデルを使用して定量的な情報を予測および測定する場合に、モデルが適切に機能しないことにより発生します。 モデルのパフォーマンスが低下すると、企業に不利益な結果をもたらし、莫大な経営損失につながるおそれがあります。 最新の情報アーキテクチャーでモデル・リスク管理を行うことにより、以下が可能になります。

  • 規制コンプライアンスおよびその他のリスク目標をより迅速に満たすことができる。
  • 複数のクラウドにわたるモデルの検証が簡素化される。
  • ほぼすべての場所で実行されているモデルおよびデータを活用できる。

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モデル・リスク管理を簡素化する5つの方法

カスタム・テストおよびしきい値により、モデル・コンプライアンスを強化します。

ポッドキャスト: KPMG社とIBMによるAIについての対談

AIの時代におけるガバナンスのデジタル化について、AIの専門家の対談をお聞きください。

製品イメージ

リスク・モデル評価

公平性、品質、ドリフトの各メトリックを含む、リスク・モデル評価を示すスクリーン・ショット

リスク・モデル評価

公平性、品質、ドリフトのメトリックが表示されます。 カスタムしきい値を下回るモデルには、フラグが表示されます。 ドリルダウンして詳細を確認できます。

公平性

信用リスク・モデルの公平性メトリックの詳細を示すスクリーン・ショット

公平性

モデル検証を構成して実行します。 モデル・メトリック(モデルの公平性など)をテストします。

モデルの比較

公平性と品質に基づく2つのモデルの比較を示すスクリーン・ショット

モデルの比較

モデルのテスト結果を比較します。 より効果的なモデルを選択し、モデルの作成を迅速化します。

メトリック・サマリー

信用リスク・モデルのメトリックの詳細を示すスクリーン・ショット

メトリック・サマリー

PDF形式のファクト・シートが自動的に生成されます。 モデルの詳細、関連データ、テスト結果の要約が示されます。

説明可能なAIを使用する

IBM Watson Studioを使用したモデルのモニタリングとモデル管理をお試しください。