Model devreye alma

Model çalışıyor. Ancak kimse altına imza atamıyor.

Sahibinin kim olduğu, neye göre kontrol edildiği veya kimin canlıya alabileceği söylenemiyorsa modeller test ortamında bekler. HONESTAS her modeli belirli bir sahip adına kaydeder, doğrulayıcıya ihtiyaç duyduğu kanıtları sunar ve belirli bir kişinin imzaladığı canlıya geçiş kapısını işletir. Kullanımdayken her karar, kullandığı model sürümüne sabitlenir.

Demo talep edin Nasıl değiştiğini görün

Her model için atanmış bir sahipYetkili birinin imzaladığı canlıya geçiş kapısıDoğrulayıcının yeniden çalıştırabileceği kanıtlar

Mوم mührün yanında bir bloğu ölçen kumpas ve ölçü aleti

Sorun

Yapay zeka zaten portföyde. Zor olan, altına imza atabilmek.

Çoğu sigorta şirketi halihazırda bir noktada yapay zeka kullanıyor. Denetleyici kurumlar her sistemin bir sahibi, dokümantasyonu, insan gözetimi ve kayıtları olmasını bekliyor; üstelik hayat ve sağlık fiyatlama modelleri AB Yapay Zeka Yasası (AI Act) kapsamında yüksek riskli sınıfına giriyor. Kimsenin imzalayamadığı bir model ya test ortamında kalır ya da altında kimsenin adı olmadan canlıya geçer.

50%EIOPA anketini yanıtlayan hayat dışı sigorta şirketlerinin yapay zeka kullanım oranı

24%Aynı anketi yanıtlayan hayat sigortası şirketlerinin oranı

6 Ağu 2025EIOPA, yapay zeka yönetişimi ve risk yönetimi hakkındaki görüşünü yayımladı

2 Ara 2027AI Act yüksek risk kuralları, hayat ve sağlık risk değerlendirmesi ile fiyatlamasında yürürlüğe giriyor

Kaynaklar: EIOPA, dijitalleşme raporu, 30 Nisan 2024 (2023 piyasa anketi) · Yapay zeka yönetişimi hakkında EIOPA görüşü · Tüzük (EU) 2026/1744.

HONESTAS bunu nasıl değiştiriyor

Kaydedin, kontrol edin ve yetkili bir kişinin canlıya almasını sağlayın.

Modelleriniz kendi kayıt sisteminizde kalır ve çalıştıkları yerde çalışmaya devam eder. HONESTAS her birinin sahibini, neye göre kontrol edildiğini ve kimin devreye aldığını kayıt altında tutar.

Kayıt

MLflow, SageMaker veya kendi kayıt sisteminizdeki her model; sahibi, amacı, verisi ve sürümüyle kaydedilir. Kayıtlı olmayan bir model hiçbir kararda kullanılamaz.

Doğrulama

Doğrulayıcı; geriye dönük testleri (back-test), adillik kontrollerini, ikinci bir modelle karşılaştırmayı ve verinin kaynağını görür ve her testi yeniden çalıştırabilir.

Canlıya geçiş kapısı

Model sahibi talep eder, bağımsız bir doğrulayıcı imzalar ve yetkili onaylayıcı canlıya alır. Kimse kendi modelini onaylayamaz.

Kullanımda

Her karar, kullandığı sürüme sabitlenir. Bir model belirlediğiniz eşik değerin ötesinde sapma gösterdiğinde, sahibinin modeli yeniden eğitmesi, kısıtlaması veya geri çekmesi için bir karar odası açılır.

Ne görürsünüz

Her model, her sürüm ve onu devreye alan kişi.

Bunlar, örnek bir kuruluş olan Northgate Mutual'ın örnek verileriyle gösterilen HONESTAS ekranlarıdır.

Onay bekleyen yeni bir model sürümü

Bir fiyatlama modelinin yeni sürümü; canlıdaki sürümle hücre hücre karşılaştırması, kimin doğruladığı, kimin onaylaması gerektiği ve ne zaman devreye gireceği bilgisiyle.

Her rakamın tüm versiyonları saklanır
Doğrulandı, ardından bir başkası tarafından onaylandı
Modeli hazırlayan onaylayamaz

Doğrulayıcısı ve onaylayıcısıyla birlikte onay bekleyen yeni bir fiyatlandırma modeli sürümü — **Ne değişti: bir tarife tablosu.** Hana Suzuki tarafından doğrulanan GLM v7, Nathan Farrell'ın onayını bekliyor. Modeli Marta geliştirdiği için kendisi onaylayamaz.Örnek veri

**Ne değişti: bir tarife tablosu.** Hana Suzuki tarafından doğrulanan GLM v7, Nathan Farrell'ın onayını bekliyor. Modeli Marta geliştirdiği için kendisi onaylayamaz.Örnek veri

Bir modelin tabi olduğu kurallar

Bir doğrulayıcının ihtiyaç duyduğu kanıtlar, ilk sürümden itibaren saklanır.

Kayıt, doğrulama ve canlıya alma kayıtları, bunları zorunlu kılan mevzuat hükümleriyle ilişkilendirilir.

AB Yapay Zeka Yasası, yüksek risk(AB) 2024/1689 sayılı Tüzük, Ek III 5(c)Hayat ve sağlık sigortasında risk değerlendirmesi ve fiyatlandırma, 2 Aralık 2027 itibarıyla yüksek riskli yapay zeka kapsamındadır.
AB Yapay Zeka Yasası, gereklilikler(AB) 2024/1689 sayılı Tüzük, Madde 9 ila 15Risk yönetimi, veri yönetişimi, teknik dokümantasyon, kayıtlar (loglar), insan gözetimi ve doğruluk.
Solvency II doğrulaması2009/138/EC sayılı Direktif, Madde 124İç modeller için sonuçları belgelendirilmiş düzenli doğrulama döngüsü.
EIOPA yapay zeka görüşüYapay zeka yönetişimi ve risk yönetimi, 6 Ağustos 2025Denetim otoritelerinin veri, kayıt tutma, adillik, açıklanabilirlik ve insan gözetimine ilişkin beklentileri.

24 Temmuz 2026 tarihli Resmi Gazete'de yayımlanan Dijital Omnibus Tüzüğü (EU) 2026/1744 ile değiştirilen şekliyle AI Act tarihleri. Hukuki tavsiye niteliği taşımaz.

Neyi ölçersiniz

Hazır olma ile kullanıma alınma arasındaki bekleme süresini ölçün.

Bunlar, model yönetimi başkanının veya baş aktüerin bizzat kayıt, doğrulama ve canlıya alma kayıtlarından takip ettiği ölçütlerdir.

Hazırlık aşamasında: Kullanıma hazır ancak henüz canlıya alınmamış modeller ve her birinin bekleme süresi.
Atanmış sahip: Kullanımdaki modellerin atanmış, güncel bir sahibi olanlarının oranı.
Açık bulgular: Halen açık olan doğrulama bulguları ve bunların ne kadar süredir açık olduğu.
Canlıya alma süresi: Doğrulama talebinden imzalı canlıya alma onayına kadar geçen gün sayısı.
Sabitlenmiş kararlar: Kullandıkları model sürümüne sabitlenmiş kararların oranı.
Sapma (Drift): Sapma eşiğini aşan modeller ve model sahibinin karar vermesine kadar geçen süre.
Reddedilen onaylar: Kendi modelini onaylama girişimleri; kontrol noktasında reddedilir.

Sorular

Uygulamada model devreye alma.

Hangi model kayıt defterlerini (registry) okur?

MLflow, SageMaker ve kendi kayıt defteriniz. Her çalıştırma ve sürüm, kaynaklandığı veri ve kodla birlikte saklanır.

Modellerimizin taşınması gerekiyor mu?

Hayır. Bugün çalıştıkları yerde kalırlar. HONESTAS kaydı, kanıtları ve canlıya alma kaydını tutar ve bir kararın yalnızca onaylanıp canlıya alınmış bir sürümü çağırdığını kontrol eder.

Bir modeli kim canlıya alabilir?

Bağımsız bir doğrulayıcı imzaladıktan sonra, yetkisi o modeli kapsayan bir onaylayıcı. Modeli geliştiren kişi onu onaylayamaz; denemesi halinde kontrol noktası bunu reddeder.

Bir modelde sapma (drift) olduğunda ne olur?

Model sahibi için sapma kanıtlarını içeren bir çalışma alanı açılır. Modeli yeniden eğitir, kısıtlar veya geri çeker; bu karar da diğer tüm kararlar gibi mühürlenir.

Daha derine inin

Demo talep et

En uzun süredir bekleyen modelinizi getirin.

Onu sizinle birlikte kaydedelim, doğrulayıcının kanıtlarını gösterelim ve kontrol noktasından geçirerek imzalı canlıya alma aşamasına taşıyalım.

Demo talep edin Model doğrulama