AI 모델 검증을 가속화합니다. 거의 모든 곳에서 배포 모델 위험을 관리합니다.
연방준비제도(Federal Reserve)와 통화 감독국 지침 SR Letter 11-7은 모델을 "…입력 데이터를 정량적 추정치로 처리하기 위해 통계, 경제, 금융 또는 수학적 이론, 기술 및 가정을 적용하는 정량적 방법, 시스템 또는 접근 방식"이라고 정의합니다.
모델 위험은 모델이 정량적 정보를 예측하고 측정할 때 정보를 부정확하게 처리하면서 발생할 수 있습니다. 모델 성능이 저하되면 부정적인 결과가 초래되고 상당한 운영 손실이 발생할 수 있습니다. 최신 정보 아키텍처에서 모델 위험 관리를 구현하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.
- 규정 준수 및 기타 위험 목표를 충족할 수 있도록 시간 단축
- 여러 클라우드 전반에 걸쳐 모델 검증 간소화
- 거의 어디에서나 실행되는 모델과 데이터 활용
watsonx.ai 출시 발표 - 파운데이션 모델로 구동되는 새로운 생성형 AI 기능과 함께 전통적인 머신 러닝을 결합하는 완전히 새로운 엔터프라이즈급 AI 스튜디오
사용자 정의 테스트 및 임계값을 통해 모델 규정 준수를 향상시킵니다.
AI 전문가들이 AI 시대의 거버넌스 디지털화에 대해 논의하는 내용을 들어 보세요.
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공정성, 품질 및 드리프트 메트릭을 보여 줍니다. 사용자 정의 임계값 이하의 모델을 플래그 지정합니다. 드릴 다운하여 세부사항을 확인할 수 있습니다.
모델 검증을 구성하고 수행합니다. 모델 공정성을 포함하여 모델 메트릭을 테스트합니다.
모델 테스트 결과를 비교합니다. 보다 효과적인 모델을 선택하고 개발 속도를 높입니다.
자동으로 PDF 형태의 팩트 자료를 생성합니다. 모델 상세 정보, 관련 데이터 및 테스트 결과를 요약합니다.