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Glossar

Modellvalidierung

Modellvalidierung

Modellvalidierung

Die Evaluierungsaktivitäten (z. B. Tests mit zurückgehaltenen Daten, Belastungsszenarien), die bestätigen, dass ein KI-Modell seinen beabsichtigten Zweck und seine Leistungskriterien erfüllt.

Die Evaluierungsaktivitäten (z. B. Tests mit zurückgehaltenen Daten, Belastungsszenarien), die bestätigen, dass ein KI-Modell seinen beabsichtigten Zweck und seine Leistungskriterien erfüllt.

Aktualisiert

Eine Reihe von Prüfungen vor dem Deployment, darunter: Backtesting auf ungesehenen Daten, Stresstests unter extremen oder gegnerischen Bedingungen, Fairness- und Kalibrierungsbewertungen sowie Sensitivitätsanalysen. Validierungsberichte dokumentieren Methodiken, Ergebnisse und etwaige Einschränkungen. Die Governance erfordert unabhängige Validatoren, klare Validierungskriterien und eine formelle Freigabe vor dem Produktions-Release.

Beispiel

Ein Kreditbewertungsmodell wird von einem unabhängigen Team validiert: Es wird anhand eines zweimonatigen Hold-Out-Datensatzes getestet, es werden Szenarien wirtschaftlicher Abschwünge simuliert, die Fairness über verschiedene Einkommensklassen hinweg bewertet und es wird zertifiziert, dass die Leistungs- und Fairnessmetriken die Richtlinienschwellenwerte der Bank erfüllen, bevor es für den Live-Einsatz freigegeben wird.

Steuern Sie die KI, die Sie tatsächlich nutzen.

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Beginnen Sie mit dem, was bereits im Einsatz ist.

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Vereinbaren Sie eine Demo, und wir zeigen Ihnen, wie Enzai die genutzte KI findet, jedem System einen Verantwortlichen zuweist und alles dokumentiert.

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