مدل حاکمیت و مدیریت ریسک بخشی جدایی ناپذیر از چرخه عمر توسعه مدل است.
به دلیل ماهیت پیشبینیکننده مدلها، خطر ذاتی مرتبط با آنها وجود دارد. اگر پیش بینی های مدل به طور قابل توجهی از سناریوهای دنیای واقعی منحرف شود، می تواند نتایج فاجعه باری هم برای یک سازمان و هم برای مشتریانش داشته باشد. در چنین سناریویی، داشتن نردههای محافظ، پیشگیرانه و آشکارساز در اطراف توسعه و استفاده مدل، بسیار مهم است.
سازمانها مدیریت ریسک مدل را به یک شکل انجام دادهاند، اما اصول و چارچوب کلی در دهه گذشته شروع به شکلگیری کرده است. در آوریل 2011، شورای حکام سیستم فدرال رزرو ایالات متحده راهنمای نظارتی بر مدل مدیریت ریسک (SR 11-7) را منتشر کرد. با پیشرفتهای اخیر در هوش مصنوعی یادگیری ماشین و معرفی هوش مصنوعی مولد مانند GPT-4 و DALL·E، دولتها و نهادهای نظارتی در سراسر جهان علاقه زیادی به تقویت مقررات موجود یا معرفی مقررات جدید نشان میدهند. در 17 مه 2023، مرجع نظارتی محتاطانه بانک انگلستان، اصول مدیریت ریسک مدل SS 1/23 را برای بانکهای بریتانیا منتشر کرد که مدلهای بانکداری سنتی و همچنین مدلهای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را پوشش میدهد.
این دوره مروری بر اصول حاکمیت مدل و مدیریت ریسک ارائه میکند و میتواند به عنوان راهنمای سطح بالایی برای پیادهسازی یا سختتر کردن فرآیندهای حاکمیت مدل و مدیریت ریسک برای سازمان یا مشتریان شما باشد. ما مقررات SS1/23 مدل اصول مدیریت ریسک را برای بانک ها در انگلستان به عنوان مثال در نظر گرفته ایم. اگرچه ما از این مثال نظارتی استفاده می کنیم، چارچوب پیاده سازی مورد بحث در این دوره، صنعت و جغرافیا است.
چه مواردی در این دوره پوشش داده می شود؟
نیاز سازمانی نظارتی به مدل حاکمیتی و مدیریت ریسک
مدیریت ریسک مدل حاکمیتی: اصول کلیدی
حاکمیت
شناسایی مدل و طبقهبندی ریسک مدل
توسعه، پیاده سازی و استفاده از مدل
اعتبار سنجی مدل مستقل
کاهش ریسک مدل
اجرا
ساختار تیم
نیازهای عملکردی کلیدی
معماری منطقی برای راه حل سازمانی
انتخاب ابزار برای راه حل سازمانی
اکنون ثبت نام کنید تا درک عمیق تری از حاکمیت مدل سازمانی و مدیریت ریسک ایجاد کنید!
معمار سازمانی - داده ها و یادگیری ماشین
نمایش نظرات