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Geplante Maßnahmen (z. B. Behebung von Verzerrungen, erneutes Training, Feature-Re-Engineering) zur Bewältigung identifizierter KI-Risiken und Compliance-Lücken.
Ein Katalog von Interventionen, die bestimmten Risikoarten zugeordnet sind: Daten-Drift-Trigger → Retraining-Pipelines; Fairness-Verstöße → Algorithmen zur Bias-Minimierung; Sicherheitsbedrohungen → Input-Sanitization-Ebenen; Leistungsabfall → Architektur-Tuning. Governance beinhaltet die Auswahl geeigneter Strategien, die Dokumentation der Implementierung sowie die Überprÿung ihrer Wirksamkeit durch Folge-Assessments und Tests.
Praxisbeispiel:
Nachdem eine Auditierung bezüglich potenzieller Verzerrungen ergeben hat, dass Kreditbewilligungen eine bestimmte demografische Gruppe bevorzugen, wendet das Team eine Neugewichtung der Trainingsdaten an und integriert Fairness-Kriterien. Anschließend führt es Tests nach der Risikominimierung durch, um zu bestätigen, dass die Bewilligungsquoten nun die Equity-Schwellenwerte der Bank erfüllen.
