AI Model Risk Management ist vor allem in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Automatisierung zu Hause. Unternehmen setzen KI-Modelle zunehmend ein, um Prozesse zu automatisieren oder Entscheidungen zu unterstützen. Dabei entstehen jedoch spezielle Risiken, zum Beispiel Fehler im Modell, verzerrte Ergebnisse durch schlechte Daten oder unsichere Entscheidungen.
AI Model Risk Management beschreibt alle Methoden und Maßnahmen, mit denen Unternehmen diese Risiken erkennen, bewerten und steuern. Ziel ist es, die KI-Modelle so sicher und zuverlässig wie möglich einzusetzen. Das geschieht durch gründliche Tests, regelmäßige Überprüfungen der Daten und klare Richtlinien, wie die Modelle genutzt werden dürfen.
Ein einfaches Beispiel: Eine Bank nutzt ein KI-Modell, um zu entscheiden, wem sie Kredite gibt. Wenn das Modell aber nur unvollständige oder fehlerhafte Daten kennt, könnten gute Kunden abgelehnt werden. Durch AI Model Risk Management überprüft die Bank das Modell regelmäßig und stellt sicher, dass es fair und sinnvoll arbeitet. So schützt AI Model Risk Management Unternehmen davor, teure Fehler zu machen und das Vertrauen der Kunden zu verlieren.
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