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
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

6 2
完整性完整度有效性一致性唯一性代表性洩漏冗餘
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
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

R-42001-014

AIMS 權責缺口

固有

等級:

R-23894-021

公平性切片漂移

已緩解

等級:

R-TS42119-006

評估證據缺口

剩餘

等級:

R-QA-088

破壞敏感度

已緩解

等級: