AIシステムにおける潜在的なリスクや故障を特定し、分析し、優先順位を付けて、適切な対策を策定するプロセス。
バイアス、プライバシー侵害、セキュリティ悪用などの脅威を体系的に特定・整理し、それらの発生可能性および潜在的な影響（財務、評判、安全性）を評価したうえで、リスクスコアに基づいて優先順位付けを行う活動です。成果物として作成されるリスクレジスターは、緩和策の計画策定を推進します。リスクアセスメントは、モデル、データ、または運用コンテキストに変更が生じるたびに見直され、AIライフサイクル全体を通じて新たに生じる脅威を確実に捉えます。
信用判断AIを導入する前に、銀行のリスクチームはリスク（例：信用供与を不当に拒否してしまう誤検知、データ漏えい）を洗い出し、発生可能性と影響度の評価を割り当て、主要リスクを特定します。続いて、最優先事項に対処するため、否決された申請に対する人手レビューの強化や暗号化ログ記録といった、対象を絞った統制を策定します。
