データ監査

責任あるAIデータマネジメント

Maria Prokofieva

Lead ML engineer

学習内容

• データ監査
• データ検証
• バイアス低減戦略

データ監査

• プロジェクト全期間での包括的データ見直し

• 技術面と責任ある運用の確認

• 主要な変更後に実施

• 監査用に文書を更新

データ監査の実施

• 高頻度で実施
• 問題の混入を防止
• 複雑化や誤り増幅を回避
• 透明性と説明責任を維持
• 信頼を構築

AI ファイナンシャルアドバイザー

• 行動プロファイルと目標設定
• 戦略を策定
• 目標と投資商品を整合
• ポートフォリオを作成

データソース:

• チャットとアップロードからのユーザーデータ
• 外部のリアルタイム/履歴データ（Bloomberg）

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プロジェクトのデータソース

• ユーザー提供データ
• API 由来の外部データ

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データ監査の準備

データ管理計画を使用:

• データの詳細
• 監査頻度
• 必要なテスト
• 担当メンバー

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データ監査のスケジュール

• 初期データ探索
• 前処理・モデリング時の定期監査
• 重大なデータ変更時

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継続的データ監査

• 継続的な定期モニタリング
• データ品質とコンプライアンス
• モデル性能と公正性指標
• データ利用と保存
• セキュリティとスケーラビリティ

モデルドリフト

• モデルは時間とともに精度低下の恐れ
• 社会変化・市況・基礎変数の変動
• 予測ログと指標評価でドリフト検知
• 指標が閾値超過でアラート
• 新データ確認や再学習で対処

AI ファイナンシャルアドバイザーのデータ監査

• 初期データ探索
• 変換・クリーニングを含む前処理
• 公平性評価を伴うモデリング
• デプロイ前監査
• 継続的モニタリング

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練習しましょう！

責任あるAIデータマネジメント