AIモデルが本来の目的と性能基準を満たしていることを確認する評価活動（例：保持データに対するテストやストレスシナリオ）。
未公開データに対するバックテスト、極端または敵対的条件下でのストレステスト、公平性およびキャリブレーション評価、ならびに感度分析を含む、導入前チェックの一式。検証レポートには、手法、結果、およびあらゆる制約事項を記録します。ガバナンスでは、本番リリース前に、独立した検証担当者、明確な検証基準、および正式な承認を必須とします。
信用スコアリングモデルは、独立したチームによる検証を受けます。具体的には、2か月間のホールドアウトデータセットでテストを実施し、景気後退シナリオをシミュレーションし、所得階層ごとの公平性を評価したうえで、本番運用の承認前に、性能および公平性の指標が銀行のポリシーで定めるしきい値を満たしていることを認証します。
