Modellrisikomanagement
Der strukturierte Prozess zur Identifizierung, Bewertung und Minderung von Risiken, die sich aus KI/ML-Modellen während ihres gesamten Lebenszyklus ergeben.
Eine Governance-Disziplin, die Modelle als Unternehmensvermögenswerte behandelt—sie katalogisiert, Risiken bewertet (Leistung, Fairness, Sicherheit) und Kontrollen anwendet (Validierung, Überwachung, Notfallplanung). Sie integriert Richtlinien, Rollen (Modellbesitzer, Risikokomitees), Werkzeuge (Modellinventare, Risiko-Dashboards) und Arbeitsabläufe (periodische Risikobeurteilungen, Eskalationspfade), um sicherzustellen, dass modellbezogene Risiken innerhalb akzeptabler Grenzen bleiben.
Eine Bank führt ein Modellinventar, in dem jedes ML-Modell nach Risikostufe gekennzeichnet ist. Monatlich überprüft das Model Risk Committee die Validierungsberichte von Hochrisikomodellen, genehmigt Maßnahmenpläne zur Behebung von Leistungsschwankungen und stellt sicher, dass manuelle Backup-Prozesse vorhanden sind, falls Modelle ausfallen.
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