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Ein Überprüfungsprozess, der bewertet, ob die Ergebnisse zur KI-Erklärbarkeit internen Richtlinien und regulatorischen Anforderungen entsprechen, um eine ausreichende Transparenz zu gewährleisten.
Eine systematische Überprüfung – durch interne Compliance-Teams oder externe Auditoren – von Erklärungsartefakten, bei der diese mit Richtlinien-Checklisten (z. B. „Beinhaltet jede risikoreiche Entscheidung eine kontrafaktische Erklärung?“), regulatorischen Vorgaben (z. B. dem Recht auf Erklärung gemäß DSGVO) und den Bedürfnissen von Stakeholdern abgeglichen werden. Das Audit bewertet sowohl die technische Korrektheit als auch die Benutzerfreundlichkeit, dokumentiert die Ergebnisse und erstellt Sanierungspläne für etwaige Lücken in der Abdeckung oder Qualität der Erklärungen.
Praxisbeispiel:
Eine Finanzaufsichtsbehörde führt eine XAI-Prüfung der Kreditprüfungs-KI einer Bank durch. Die Prüfer ziehen Stichproben von Ablehnungen, prüfen die entsprechenden Erklärungen, verifizieren, dass jede einzelne klare Begründungen und Verbesserungsvorschläge enthält, und bestätigen, dass die Erklärungsprotokolle für den erforderlichen Zeitraum von fünf Jahren aufbewahrt werden. Jede fehlende oder unzureichende Erklärung zieht Korrekturmaßnahmen durch die Bank nach sich.
