AI/MLモデルのライフサイクル全体を通じて発生するリスクを特定し、評価し、軽減するための構造化されたプロセス。
モデルを企業資産として取り扱い、カタログ化、リスク評価（性能、公平性、セキュリティ）、および統制（検証、モニタリング、コンティンジェンシープランニング）の適用を行うガバナンス規律です。これは、モデル関連リスクを許容可能な範囲内に維持するために、ポリシー、役割（モデルオーナー、リスク委員会）、ツール（モデルインベントリ、リスクダッシュボード）、およびワークフロー（定期的なリスクレビュー、エスカレーション経路）を統合します。
ある銀行は、各機械学習（ML）モデルにリスクレベルのタグを付与したモデルインベントリを維持しています。毎月、モデルリスク委員会は高リスクモデルの検証レポートをレビューし、性能ドリフトが発生した場合の是正計画を承認するとともに、モデルが機能しない場合に備えて代替となる手動プロセスが整備されていることを確認します。
