功能
標準化監督。企業級控制。
HephaKnot 將國際資料品質與風險框架整合為單一營運紀錄,以完整結構確定性與可驗證合規,推動 AI 從實驗走向受管控生產。
01 | 資料品質系統化準確性
系統化準確性
與完整性
基於以下標準量化資料品質: ISO/IEC 5259。評估準確性、完整性與一致性,確保模型建基於具代表性且符合高品質機器學習全球基準的資料集。
品質概況
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資料完整性
檢查資料集是否可讀取、可追溯,並能與預期檔案或紀錄匹配。
完整度
檢查必要欄位、標籤、目標或標註是否足以支援審查。
有效性
檢查數值、檔案、幾何與格式是否可用於評估。
一致性
檢查任務結構、標籤、結構描述與紀錄關係是否彼此一致。
唯一性
檢查可能扭曲評估結果的重複樣本或紀錄。
代表性
檢查類別、群組、解析度或目標對於預定審查是否足夠平衡。
洩漏風險
檢查由目標衍生的欄位或捷徑,避免評估結果被高估。
冗餘
檢查重複或高度相似訊號,避免增加雜訊或膨脹信心。
02 | 模型評估實證穩健性
實證穩健性
與可靠性
針對真實雜訊與對抗性漂移對模型進行壓力測試。在嚴格情境下驗證表現,確保 AI 在高風險、關鍵任務營運環境中保持韌性、透明且可辯護。
覆蓋每種支援任務類型與資料集的標準化及校準品質指標。
評估情境
基準
模型覆蓋
表格資料
分類迴歸ONNX
視覺
分類偵測分割OBBONNXPyTorch
關鍵指標
Accuracy
F1
AUROC / AUPR
mAP 50:95
mIoU
RMSE / R2
03 | 風險登記冊
系統化 AI 風險管理台帳
將治理流程落地並對齊 ISO/IEC 42001。這套結構化五步流程,將複雜風險轉化為可追溯、可審計的文件,支援企業級決策與系統性監督。
風險登記冊
| 風險 | 控制 | 狀態 | 等級 |
|---|---|---|---|
| R-42001-014 | AIMS 權責缺口 | 固有 | 高 |
| R-23894-021 | 公平性切片漂移 | 已緩解 | 中 |
| R-TS42119-006 | 評估證據缺口 | 剩餘 | 中 |
| R-QA-088 | 破壞敏感度 | 已緩解 | 低 |
R-42001-014
AIMS 權責缺口
等級: 高
R-23894-021
公平性切片漂移
等級: 中
R-TS42119-006
評估證據缺口
等級: 中
R-QA-088
破壞敏感度
等級: 低