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concept#Governance#Künstliche Intelligenz#Daten#Sicherheit

Model Governance

Rahmenwerk zur Steuerung, Überwachung und Verantwortlichkeit von Modellen, insbesondere ML-Modellen. Fokus auf Compliance, Reproduzierbarkeit und Lifecycle-Kontrolle.

Model Governance umfasst Prozesse, Rollen und Regeln zur sicheren, nachvollziehbaren und verantwortlichen Nutzung von Modellen, insbesondere maschineller Lernmodelle.
Aufstrebend
Hoch

Klassifikation

  • Hoch
  • Organisatorisch
  • Organisation
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

Modell-Registries (z. B. MLflow)Datenkataloge und Lineage-ToolsCI/CD- und Monitoring-Pipelines

Prinzipien & Ziele

Klare Verantwortlichkeiten für Modellbesitz und Entscheidungen.Nachvollziehbarkeit aller Modellversionen und Entscheidungen.Automatisierte Überwachung kombiniert mit menschlicher Aufsicht.
Betrieb
Unternehmen, Domäne

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Falsche Gewichtung von Kontrolle kann Innovation hemmen.
  • Unvollständige Dokumentation führt zu Prüfungsrisiken.
  • Fehlende Datenqualität unterminiert Governance‑Maßnahmen.
  • Risikobasierter Ansatz: strengere Kontrollen für hochriskante Modelle.
  • Automatische Metadaten-Erfassung bei jedem Deployment.
  • Regelmäßige Retrain- und Validierungszyklen planen.

I/O & Ressourcen

  • Trainingsdaten, Feature-Definitionen, Datendiagnosen
  • Modellartefakte, Versionen, Hyperparameter
  • Risikoklassifikation, regulatorische Vorgaben, Verantwortlichkeiten
  • Governance-Policy, Review-Reports, Audit-Trails
  • Registrierte Modellversionen mit Metadaten
  • Monitoring-Alerts, Remediation-Pläne, Compliance-Statements

Beschreibung

Model Governance umfasst Prozesse, Rollen und Regeln zur sicheren, nachvollziehbaren und verantwortlichen Nutzung von Modellen, insbesondere maschineller Lernmodelle. Ziel sind Compliance, Reproduzierbarkeit und laufende Überwachung über den Modelllebenszyklus. Implementierung erfordert klare Policies, Rollenverteilung und technische Toolunterstützung.

✔

  • Verbessert Compliance und reduziert rechtliche Risiken.
  • Erhöht Vertrauen durch Transparenz und Dokumentation.
  • Ermöglicht schnellere Reaktion bei Performance-Verschlechterung.

✖

  • Einführung erfordert organisatorischen Aufwand und Kulturwandel.
  • Nicht alle Modelle sind gleichwertig auditierbar (Black‑Box‑Modelle).
  • Initiale Toolintegration und Datenpipelines sind kostenintensiv.

  • Drift-Rate

    Anteil der Modelle mit signifikantem Daten- oder Leistungsdrift pro Zeitraum.

  • Time-to-Remediation

    Durchschnittliche Zeit zwischen Erkennung eines Vorfalls und Wiedereinsatz eines korrigierten Modells.

  • Dokumentationsabdeckung

    Prozentsatz der produktiven Modelle mit vollständiger Validierungs- und Compliance-Dokumentation.

Bank: Kreditentscheidungsmodell

Etablierung eines Review-Prozesses, Monitoring und Dokumentation zur Einhaltung aufsichtsrechtlicher Vorgaben.

E‑Commerce: Personalisierungs-Modelle

Versionierung, A/B-Test-Tracking und Datenschutzprüfungen im Modell-Lifecycle.

Versicherung: Schadenklassifikation

Dokumentation der Trainingsdaten, Explainability-Reports und Eskalationen bei Drift.

1

Bestandsaufnahme aller Modelle und Risiko-Klassifikation.

2

Definieren von Policies, Rollen und Freigabeprozessen.

3

Einführen einer zentralen Modellregistrierung und Versionierung.

4

Automatisiertes Monitoring und Alerting für Drift integrieren.

5

Regelmäßige Reviews, Audits und Trainings durchführen.

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Fehlende Metadaten und unvollständige Modellregistrierung.
  • Fragmentierte Toolchain ohne konsistente Integrationen.
  • Hardcodierte Überwachungsregeln ohne parametrische Steuerung.
Datenqualität und LineageFachliche Abstimmung zwischen TeamsTool- und Integrationsfragmentierung
  • Einführung strenger Richtlinien für alle Modelle unabhängig vom Risiko.
  • Dokumentation nur auf Anfrage statt kontinuierlich zu erfassen.
  • Automatische Abschaltung von Modellen ohne Remediation-Prozess.
  • Unklare Ownership führt zu Verzögerungen bei Eskalationen.
  • Nicht definierte Metriken erschweren Monitoring-Thresholds.
  • Overengineering der Governance für Low‑Risk-Modelle.
Machine-Learning-EngineeringDaten- und ModellvalidierungGovernance, Recht und Compliance
Compliance-Anforderungen und AuditierbarkeitReproduzierbarkeit und VersionierungSkalierbare Überwachung und Alerting
  • • Regulatorische Vorgaben und Reportingpflichten
  • • Begrenzte Ressourcen für Monitoring und Validierung
  • • Heterogene Toollandschaft im ML-Stack