Audit ML‑Modellreife — Schweiz
Systematisches Audit für Machine‑Learning‑Modelle: Reifegrad, Risiken, Compliance und Produktions‑Readiness. Speziell fokussiert auf Schweizer Anforderungen und sichere Bereitstellung.
- Risiko‑ und Bias‑Analyse
- Produktions‑ und Operabilitätsprüfung
- Governance & Dokumentation

Überblick: Was prüfen wir?
Das Audit bewertet Modellarchitektur, Datengrundlage, Trainings‑ und Validierungsprozesse, Monitoring‑Pläne, Sicherheit und rechtliche Aspekte (insbesondere DSGVO‑aligned Prozesse und CH‑Compliance).

Daten & Qualität
Data lineage, Bias‑Checks, Missingness und Feature‑Drift.

Modell & Validierung
Robustheit, Overfitting, Test‑Coverage, Explainability.

Operations
CI/CD, Monitoring, Rollback‑Strategien und Skalierbarkeit.
Methodik
Unser Audit folgt einem modularen Ablauf: Scoping → Technikreview → Validierung → Empfehlungen → Follow‑up.
Audit‑Checkliste (Kurz)
| Bereich | Prüfpunkt | Status |
|---|---|---|
| Daten | Data Provenance & Sampling | |
| Modell | Konfidenzkalibrierung | |
| Ops | CI/CD & Rollback | |
| Sicherheit | Access Controls & Secrets |
Die Tabelle ist ein Auszug; das vollständige Audit enthält detaillierte Befunde und priorisierte Maßnahmen.
Fallstudien
Versicherung: Betrugsdetektion
Audit verbesserte Erklärbarkeit, reduzierte False‑Positives und etablierte Monitoring‑KPIs.

Gesundheit: Diagnoseassistenz
Fokus auf Bias‑Checks, Datenschutz und Validierungsdatensätze nach CH‑Standards.

Team & Experten

Dr. Anna Meier — Lead ML Auditor
20+ Jahre Erfahrung in Data Science, Responsible AI und MLOps. Zuständig für technische Reviews und Governance.
Häufige Fragen
Bereit für ein Modell‑Audit?
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