AIモデルをベンチマーク、エッジケース、およびストレス条件に照らして評価し、それらが性能、安全性、コンプライアンス基準を満たすことを保証するための体系的なプロセス。
個々のコンポーネントに対するユニットテスト、データパイプラインに対する統合テスト、過去データに対する回帰テスト、エッジケースのシナリオ（敵対的ケース、まれな事象）、ならびにスケーラビリティおよびセキュリティに関するストレステストを網羅します。バリデーションには、統計的な性能指標、公平性監査、ならびにコンプライアンスチェックが含まれます。ガバナンスにより、独立したレビュー担当者が承認した包括的なテストおよびバリデーションのチェックリストに合格しない限り、いかなるモデルも本番環境に到達できないことが徹底されます。
信用リスクモデルのテストスイートには、最新のローンデータを用いたホールドアウト検証、景気後退シナリオを想定したシミュレーションによるストレステスト、所得層および人口統計グループ間でのバイアステスト、そしてAPIの負荷テストが含まれます。すべての段階を通過して初めて、当該モデルは本番導入に向けた最終承認を取得します。
