Skip to main content

Model Risk Management

Назначение​

Документ описывает подход к управлению рисками AI/ML-моделей в рамках AI-Конвейера: валидация, мониторинг и контроль качества моделей.

Основные идеи​

  • Валидация моделей: проверка корректности, воспроизводимости и соответствия требованиям до перехода на следующую стадию (gate).
  • Мониторинг в продакшне: отслеживание дрейфа, деградации качества и аномалий; триггеры для пересмотра или отключения модели.
  • Документация и воспроизводимость: фиксация данных, версий, допущений и ограничений для аудита и регуляторных требований.

Как это работает​

Model Risk Management интегрируется в stage-gate процесс: на этапах прототипа и продакшна обязательна валидация. Для регуляторных доменов (риск, казначейство) применяются дополнительные требования. Связь с AI Governance Model и Data Governance.