머신 러닝(ML) 모델은 다른 모델보다 거버넌스가 더 많이 요구되며, 효과적으로 ML 모델 거버넌스를 구현하려면 모델 리스크 관리(MRM)가 필요합니다. 비정형 데이터를 비롯한 방대한 양의 데이터를 새로운 통찰력과 정보로 전환할 수 있도록 ML 활용이 큰 관심을 받고 있습니다.
본 백서는 모델 거버넌스가 필요한 이유를 밝히고, 현대화된 모델 거버넌스인지 검증할 수 있는 10가지 심층 질문을 제시합니다. <15P>
주요 내용
- 모델 거버넌스가 필요한 이유
- 필수 기술로 다가오는 데이터 모델링
- 비효율적인 모델 리스크 관리에 대한 규제와 영향
- 해답은 현대화된 모델 거버넌스
- 모델 리스크 관리의 미래: 모델을 검증하는 모델