情境
放款平台必須記錄貸款申請、模型預測與實際結果，以長期評估不同受保護屬性群體之間的偏誤。
這張圖裡有什麼
看懂背後的決策。
01
分離 ApplicantAttribute 聯結表，以追蹤每位申請人多個受保護屬性
02
將 ModelVersion 與 MonitoringRun 解耦，讓每個已部署模型版本都能獨立稽核
03
將 BiasMetric 閾值與通過旗標和 Alert 記錄一起儲存，以便重現偵測結果
適合用於建立需要偏誤稽核、資料漂移追蹤或公平性報告的 ML 模型監控資料湖。
放款平台必須記錄貸款申請、模型預測與實際結果，以長期評估不同受保護屬性群體之間的偏誤。
分離 ApplicantAttribute 聯結表，以追蹤每位申請人多個受保護屬性
將 ModelVersion 與 MonitoringRun 解耦，讓每個已部署模型版本都能獨立稽核
將 BiasMetric 閾值與通過旗標和 Alert 記錄一起儲存，以便重現偵測結果
適合用於建立需要偏誤稽核、資料漂移追蹤或公平性報告的 ML 模型監控資料湖。