Führen Sie ein zentrales Register für alle Ihre KI- und ML-Modelle
Verfolgen Sie jedes Modell von der Entwicklung bis zur Bereitstellung mit Genehmigungsworkflows, Risikobewertungen und Compliance-Dokumentation.
Die Herausforderung
Schatten-KI ist Ihr größtes Compliance-Risiko
Die meisten Organisationen wissen nicht, welche KI-Modelle in ihrer Umgebung laufen, wer sie bereitgestellt hat oder auf welche Daten sie zugreifen.
Teams stellen KI-Modelle ohne Governance-Aufsicht bereit und schaffen Compliance-Lücken, die Prüfer finden werden
Keine einzige Quelle der Wahrheit bedeutet doppelte Modelle, widersprüchliche Versionen und verschwendete Ressourcen
Wenn Regulierer fragen 'Welche KI haben Sie?', können Sie nicht mit Vertrauen antworten oder Dokumentation vorlegen
Modellrisiken wie Verzerrung, Sicherheitslücken und Leistungsprobleme bleiben unverfolgt bis sie Vorfälle verursachen
MLOps-Teams und Governance-Teams arbeiten in Silos, was zu veralteten Aufzeichnungen führt
Audit-Fehler und Bußgelder steigen, da Vorschriften wie der EU AI Act umfassende KI-Inventare erfordern
Vorteile
Warum Modell-Inventar nutzen?
Wesentliche Vorteile für Ihr KI-Governance-Programm
Modelle mit Anbieter, Version und Fähigkeiten registrieren
Genehmigungsstatus verfolgen (Genehmigt, Ausstehend, Eingeschränkt, Blockiert)
Automatische stündliche Synchronisierung mit MLFlow-Pipelines
Modellspezifische Risiken in 5 Kategorien verwalten
Funktionen
Was Sie tun können
Kernfunktionalität von Modell-Inventar
Modell-Registry
Zentrale Datenbank aller KI/ML-Modelle mit Anbieterdetails, Versionen, Fähigkeiten, Verzerrungen, Einschränkungen und Hosting-Informationen.
Genehmigungsworkflow
Verfolgen Sie Modelle durch 4 Genehmigungsstatus: Genehmigt, Eingeschränkt, Ausstehend und Blockiert mit zugewiesenen Genehmigern.
MLFlow-Integration
Stündliche automatische Synchronisierung von MLFlow-Tracking-Servern mit Unterstützung für Basic-Auth, Token-Auth und SSL-Verifizierung.
Modell-Risikoregister
Dedizierte Risikoverfolgung in 5 Kategorien: Leistung, Verzerrung & Fairness, Sicherheit, Datenqualität und Compliance.
So funktioniert es
In Aktion sehen
Erkunden Sie die Hauptfunktionen von Modell-Inventar
Zentrales Modellregister
Alle KI-Modelle an einem Ort anzeigen mit Status, Anbieter und Risikoniveau auf einen Blick
Modelldetails & Metadaten
Versionshistorie, Fähigkeiten und Bereitstellungsinformationen für jedes Modell verfolgen
Warum VerifyWise
Gebaut für echte KI-Governance
Was unseren Ansatz unterscheidet
Native MLFlow-Integration
Im Gegensatz zu tabellenbasierten Ansätzen synchronisiert VerifyWise direkt mit Ihren ML-Pipelines jede Stunde. Keine manuelle Dateneingabe, keine veralteten Aufzeichnungen.
Von Tag eins compliance-bereit
Modell-Genehmigungsstatus, Risikokategorien und Dokumentationsanforderungen sind auf regulatorische Erwartungen ausgerichtet. Wenn Prüfer kommen, sind Sie vorbereitet.
Risikobewusst konzipiert
Jedes Modell hat ein dediziertes Risikoregister mit Kategorien, die für KI wichtig sind: Verzerrung, Leistung, Sicherheit, Datenqualität und Compliance.
Regulatorischer Kontext
Was Vorschriften erfordern
Mehrere Frameworks erfordern jetzt KI-Inventare und Dokumentation. Hier ist, was Sie wissen müssen.
Artikel 9 verlangt von Anbietern von Hochrisiko-KI-Systemen die Einrichtung eines Risikomanagementsystems. Artikel 11 schreibt technische Dokumentation vor, einschließlich Systembeschreibung, Designspezifikationen und Überwachungsfähigkeiten.
Klausel 6.1.2 verlangt von Organisationen die Identifizierung von KI-Systemrisiken. Klausel 8.4 schreibt die Dokumentation von KI-Systemspezifikationen vor, einschließlich Modellversionen, Trainingsdaten und Leistungsmetriken.
Die GOVERN-Funktion verlangt von Organisationen die Festlegung von Richtlinien und Verfahren für die Dokumentation von KI-Systemen. Die MAP-Funktion schreibt ein Inventar von KI-Systemen und deren Zwecken vor.
Technische Details
So funktioniert es
Implementierungsdetails und technische Fähigkeiten
4 Genehmigungsstatus: Genehmigt (produktionsbereit), Eingeschränkt (begrenzte Nutzung), Ausstehend (wartet auf Prüfung), Blockiert (verboten)
5 Modell-Risikokategorien: Leistung, Verzerrung & Fairness, Sicherheit, Datenqualität und Compliance
4 Risikostufen: Niedrig, Mittel, Hoch, Kritisch mit Statusverfolgung (Offen, In Bearbeitung, Gelöst, Akzeptiert)
MLFlow-Integration mit stündlicher Synchronisierung via BullMQ-Cron-Job, max. 3 Wiederholungen mit exponentiellem Backoff (1s, 2s, 4s)
MLFlow-Auth-Optionen: Keine, Basic (Benutzername/Passwort) oder Token-basiert mit optionaler SSL-Verifizierung
Sicherheitsbewertungs-Dokumentation mit Datei-Uploads und strukturierten Bewertungsdaten (JSONB)
Modell-zu-Projekt und Modell-zu-Framework-Verknüpfung für vollständige Rückverfolgbarkeit
Änderungsverlauf auf Feldebene mit alten/neuen Werten, Benutzer-Attribution und Zeitstempeln
Unterstützte Frameworks
Integrationen
FAQ
Häufige Fragen
Häufig gestellte Fragen zu Modell-Inventar
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