Skip to main content

AI Governance Model

Назначение​

Документ описывает модель управления рисками и соответствием в области AI: данные, модели, этика и регуляторика в контексте AI-Конвейера.

Основные идеи​

  • Данные: доступ, качество, личная информация и конфиденциальность; согласование с владельцами данных на этапах эксперимента и прототипа.
  • Модели: воспроизводимость, версионирование, валидация (где требуется), мониторинг дрифта и качества в продакшне.
  • Этика и репутация: справедливость, объяснимость, прозрачность использования AI; учёт в приоритизации и gate.
  • Регуляторика: соответствие отраслевым и внутренним требованиям (в т.ч. для банков и финтех).

Как это работает​

Governance встроен в конвейер: на каждом gate проверяются релевантные аспекты (данные, модель, этика, регуляторика). Управление рисками моделей — в Model Risk Management; управление данными — в Data Governance. Требования к артефактам (например, карточка модели, согласование данных) могут быть зафиксированы в плейбуках и чек-листах gate.