モデル検証
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。
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Enzaiはどのような問題を解決しますか？
Enzaiは、エンタープライズグレードのインフラストラクチャを提供し、AIリスクとコンプライアンスを管理します。AIシステム、モデル、データセット、ガバナンスの決定が文書化され、評価され、監査可能な中央記録システムを作成します。
Enzai は誰のために作られていますか？
Enzaiは他のガバナンスツールとどのように異なりますか？
既存のAIガバナンスプロセスがない場合でも開始できますか。
AIのガバナンスはイノベーションを遅らせるのか？
Enzaiはどのように進化するAI規制と整合性を保っていますか？
リサーチ、インサイト、更新情報
組織がAIを採用し、管理し、監視する能力を、企業レベルの信頼性で強化します。規模で運営する規制対象の組織向けに構築されています。