Audit dei dati

Gestione responsabile dei dati per l'AI

Maria Prokofieva

Lead ML engineer

Cosa vedremo

  • Audit dei dati
  • Validazione dei dati
  • Strategie di mitigazione dei bias

Audit dei dati

Gestione responsabile dei dati per l'AI

Audit dei dati

  • Revisione completa dei dati durante il ciclo di vita del progetto
  • Verifica stato tecnico e responsabile

  • Eseguita dopo un cambiamento importante

  • Documentazione aggiornata per l’audit

workflow del modello

Gestione responsabile dei dati per l'AI

Eseguire audit dei dati

  • Eseguiti spesso
  • Evita l’introduzione involontaria di problemi
  • Protegge da complicazioni ed errori amplificati
  • Mantieni trasparenza e responsabilità
  • Costruisci fiducia

Persone d’affari con lente d’ingrandimento su grafici, illustrazione vettoriale

Gestione responsabile dei dati per l'AI

Consulente finanziario AI

  • Profilo comportamentale e obiettivi del piano
  • Sviluppa una strategia
  • Abbina obiettivi a prodotti d’investimento
  • Crea il portafoglio d’investimento

consulente finanziario

Fonti dati:

  • Dati utente da chat e upload
  • Dati esterni in tempo reale e storici (Bloomberg)
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Fonti dati del progetto

  • Dati forniti dall’utente
  • Dati esterni da API

fonti dati

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Setup dell’audit dei dati

Usa il Data Management Plan:

  • Dettagli dei dati
  • Frequenza degli audit
  • Test richiesti
  • Membri assegnati

piano di audit dei dati

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Programma degli audit dei dati

  • Esplorazione iniziale
  • Audit regolari per preprocessing e modellazione
  • Qualsiasi cambiamento sostanziale dei dati

pianificazione audit dati

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Audit dei dati continui

  • Monitoraggio continuo regolare
  • Qualità dei dati e conformità
  • Prestazioni del modello e metriche di fairness
  • Uso e archiviazione dei dati
  • Sicurezza e scalabilità

Dipendenti che monitorano

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Model drift

  • Il modello può perdere accuratezza nel tempo
  • Cambiamenti sociali, di mercato o nelle variabili
  • Rileva il drift loggando le previsioni e valutando le metriche
  • Allerta se le metriche superano la soglia
  • Risolvi con nuovi dati o retraining del modello
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Audit dei dati per l’AI financial advisor

  • Esplorazione iniziale
  • Preprocessing con trasformazioni e pulizia
  • Modellazione con valutazione della fairness
  • Audit pre-deployment
  • Monitoraggio continuo

audit dati nel progetto

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Passons à la pratique !

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