リスク管理のモデル化
AIモデルの検証を加速します。ほぼあらゆる場所でデプロイされたモデル・リスクを管理できます。
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AIモデル・リスク管理とは

連邦準備制度および通貨監督庁のガイダンス「SRレター 11-7」(ibm.com外部へのリンク)には、モデルが「入力データを処理して定量的な推定値を得るために、統計的、経済的、財務的、または数学的な理論、手法、および仮定を適用する定量的な方法、システム、またはアプローチ」と定義されています。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際に、そのモデルのパフォーマンスが不十分な場合に発生する可能性があります。モデルのパフォーマンスが低いと、正しくない結果となり、業務で大幅な損失が生じる可能性があります。最新の情報アーキテクチャーにモデル・リスク管理機能を組み込む、次のことが可能になります。

  • 規制遵守やその他のリスク目標を達成を促進する作業時間を短縮すること。
  • 複数のクラウドにわたるモデルの検証を簡素化すること。
  • 事実上どこでも実行できるモデルとデータを活用すること。
IBM® Cloud Pak for Dataを用いたモデル・リスク管理について学ぶ

責任ある AI を大規模に構築する方法

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詳細はこちら モデル・リスク管理を簡素化する5つの方法

カスタム・テストとしきい値でモデルのコンプライアンスを強化します。

 

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ポッドキャスト:KPMG-IBM on AI

AIの専門家がAI時代におけるガバナンスのデジタル化についての見解を共有しています。

 

ハイライトを聞く
IBMがリーダーを選出その理由については、The Forrester Wave™: Multimodal Predictive Analytics and Machine Learning, Q3 2020をご覧ください。

製品イメージ

リスク・モデルの評価 公平性、品質、ドリフトのメトリクスを表示し、カスタム設定したしきい値を満たさないモデルにフラグを付け、詳細を掘り下げます。

公平性 モデルの検証を構成・実行し、モデルの公平性を含むモデル・メトリクスをテストします。

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、開発時間を短縮します。

メトリクス・サマリー ファクトシートをPDFで自動生成します。モデルの詳細および関連データ、テスト結果をまとめています。

参考情報 資料

IBM Cloud Pak for Dataで説明可能なAIをご体験ください。

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