연방준비제도(Federal Reserve)와 통화 감독국 지침 SR Letter 11-7(IBM 외부 링크)은 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.•
책임감 있는 AI를 대규모로 구축하는 방법
watsonx.ai 출시 발표- 파운데이션 모델로 구동되는 새로운 생성형 AI 기능과 함께 전통적인 기계 학습을 결합하는 완전히 새로운 엔터프라이즈 스튜디오
사용자 정의 테스트 및 임계값을 통해 모델 규정 준수를 향상시킵니다.
AI 전문가들이 AI 시대의 거버넌스 디지털화에 대해 논의하는 내용을 들어 보세요.