Execution Context
此功能可实现对机器学习模型的严格评估，以识别偏见、不准确之处以及潜在的系统性故障，从而在部署前进行预防。它将实时监控与静态分析工具相结合，生成符合金融法规的全面风险报告。该系统支持持续审计，确保模型性能在整个运行周期内保持在可接受的范围内。
训练数据分布中的统计异常自动检测。
持续验证模型输出结果，确保符合预定义的合规规则。
为监管机构生成符合审计要求的风险评估报告。
Operating Checklist
初始化合规框架配置，并设置监管参数。
执行自动化数据分析和偏见检测算法。
运行模拟场景，包括压力测试和对抗性攻击。
生成最终风险评估报告，并包含整改建议。
Integration Surfaces
数据摄取管道
在模型训练开始前，对输入数据集进行验证，以检测潜在的偏差指标和质量指标。
模型训练环境
执行内部压力测试和对抗攻击模拟，以评估系统的鲁棒性。
部署监控仪表盘
实时跟踪性能指标，并在超出风险阈值时触发警报。
