Hvordan dokumenterer jeg AI-modellens beslutningsgrundlag over for tilsynsmyndigheder?

For at overholde kravene fra tilsynsmyndighederne, herunder Finanstilsynet, er det vigtigt at dokumentere AI-modellens beslutningsgrundlag. Dette indebærer en grundig beskrivelse af de data, der anvendes i modellen, samt hvordan disse data vægtes i beslutningsprocessen.

En effektiv tilgang er at implementere en modelkortlægning, der detaljerer datakilder, relevante features og beslutningstærskler. Dette hjælper ikke kun med at skabe gennemsigtighed, men også med at sikre, at du kan forklare, hvordan modellen når frem til sine konklusioner.

Derudover kan det være nyttigt at anvende metoder som SHAP (SHapley Additive exPlanations) eller LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) for at give en dybere indsigt i, hvordan specifikke input påvirker modelens output. Disse værktøjer kan hjælpe med at illustrere, hvordan individuelle dataelementer bidrager til beslutninger, hvilket er afgørende for at opfylde kravene i GDPR og den kommende AI-forordning.

Endelig er det essentielt at udvikle en dokumenteret governance-model for AI-brug, som kan fremvises til tilsynsmyndighederne. Denne model bør omfatte retningslinjer for datastyring, ansvarlighed og overvågning af AI-systemets præstationer, hvilket vil styrke tilliden til din AI-løsning.

Kilder: Finanstilsynet, AI-governance ↗