डेटा ऑडिट

जिम्मेदार AI डेटा मैनेजमेंट

Maria Prokofieva

Lead ML engineer

हम क्या कवर करेंगे

• डेटा ऑडिटिंग
• डेटा वेलिडेशन
• बायस मिटिगेशन रणनीतियाँ

डेटा ऑडिट

• प्रोजेक्ट लाइफसाइकिल में पूरी डेटा समीक्षा

• तकनीकी और जिम्मेदार स्थिति जाँचें

• बड़े बदलाव के बाद किया जाता है

• ऑडिट हेतु अपडेटेड डाक्यूमेंटेशन

डेटा ऑडिट कैसे करें

• बार-बार करें
• सुनिश्चित करें कि अनजाने में समस्याएँ न जुड़ें
• जटिलताओं और बढ़ती त्रुटियों से बचाएँ
• पारदर्शी और उत्तरदायी रहें
• भरोसा बनाएँ

AI फाइनेंशियल एडवाइज़र

• व्यवहार प्रोफ़ाइल और प्लान लक्ष्य
• रणनीति विकसित करें
• लक्ष्यों को निवेश उत्पादों से मिलाएँ
• निवेश पोर्टफोलियो बनाएँ

डेटा सोर्सेज:

• चैट और अपलोड से यूज़र डेटा
• बाहरी रियल-टाइम और ऐतिहासिक डेटा (Bloomberg)

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प्रोजेक्ट डेटा सोर्सेज

• यूज़र द्वारा दिया गया डेटा
• API से बाहरी डेटा

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डेटा ऑडिट सेटअप

डेटा मैनेजमेंट प्लान उपयोग करें:

• डेटा का विवरण
• ऑडिट की आवृत्ति
• आवश्यक टेस्ट
• असाइन की गई टीम के सदस्य

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डेटा ऑडिट शेड्यूल

• प्रारंभिक डेटा एक्सप्लोरेशन
• प्रीप्रोसेसिंग और मॉडलिंग के नियमित ऑडिट
• किसी भी बड़े डेटा बदलाव पर

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चलते-फिरते (ओनगोइंग) डेटा ऑडिट

• नियमित सतत मॉनिटरिंग
• डेटा गुणवत्ता और कंप्लायंस
• मॉडल परफॉर्मेंस और फेयरनेस मेट्रिक्स
• डेटा उपयोग और स्टोरेज
• सिक्योरिटी और स्केलेबिलिटी

मॉडल ड्रिफ्ट

• समय के साथ मॉडल कम सटीक हो सकता है
• सामाजिक बदलाव, मार्केट कंडीशंस, या अंडरलाइंग वैरिएबल्स
• प्रेडिक्शंस लॉग कर और परफॉर्मेंस मेट्रिक्स आँककर मॉडल ड्रिफ्ट पकड़ें
• मेट्रिक्स थ्रेशोल्ड पार करें तो अलर्ट करें
• नए डेटा की जाँच या मॉडल को रीट्रेन कर ठीक करें

AI फाइनेंशियल एडवाइज़र: डेटा ऑडिट्स

• प्रारंभिक डेटा एक्सप्लोरेशन
• ट्रांसफॉर्मेशन और क्लीनिंग सहित प्रीप्रोसेसिंग
• फेयरनेस असेसमेंट के साथ मॉडलिंग
• प्री-डिप्लॉयमेंट ऑडिट
• सतत मॉनिटरिंग

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अभ्यास करते हैं!

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