滿足監管標準的可稽核 AI 資料準備
Ertas Data Suite 為合規和風險官員提供所需的稽核軌跡、資料主權和可追溯性控制，以批准 AI 計畫——而不會拖慢建構它們的資料團隊。
The Challenges You Face
AI 專案缺乏監管機構期望的文件
當監管機構詢問 AI 模型是如何訓練的，大多數組織無法提供完整的答案。訓練資料準備在沒有稽核軌跡的臨時腳本中進行，使得無法展示監管框架日益要求的資料治理嚴 格性。
雲端 AI 工具產生第三方風險
每個處理組織資料的雲端 AI 工具都需要供應商風險評估、資料處理協議和持續監控。資料團隊希望採用新 AI 工具的速度遠超合規團隊評估它們的能力。
資料譜系差距使模型驗證無法進行
模型風險管理框架要求組織驗證 AI 模型是在適當的、經過正確處理的資料上訓練的。如果沒有從來源到準備到訓練的端到端資料譜系，這種驗證是基於信任而非證據。
監管要求正在倍增
歐盟 AI 法案、NIST AI RMF、行業特定指導（SR 11-7、FDA AI/ML SaMD）和州級 AI 法規都對 AI 系統施加了文件和問責要求。合規官員需要能產生這些框架要求的證據的工具，而不是產生額外風險的工具。
How Ertas Solves This
Ertas Data Suite 的設計使合規官員可以毫無保留地批准。它完全作為本地端原生桌面應用程式運行——沒有資料離開您的網路，不需要第三方風險評估，不需要資料處理協議。第三方風險問題透過架構消除，而不是透過文書工作。
Data Suite 中的每個操作都記錄在一個僅追加的稽核軌跡中，具有不可變的時間戳、 使用者歸屬和完整的轉換詳情。此軌跡提供監管框架要求的文件：誰準備了資料、應用了什麼轉換、執行了什麼品質檢查，以及最終訓練資料集是如何產生的。
對於合規和風險官員，Data Suite 將 AI 資料準備從文件差距轉變為文件優勢。不再需要要求資料團隊回溯建立合規製品，這些製品作為正常工作流程的副產品自動產生。
Key Features for 合規與風險官員
不可變稽核軌跡
每個操作——資料匯入、清理轉換、標籤分配、增強步驟和匯出操作——都記錄到僅追加的帳本中。條目在建立後無法修改或刪除，為整個資料準備過程提供防篡改文件。
零第三方風險
Data Suite 作為自包含的桌面應用程式運行，無需網路連接、無雲端依賴、無遙測。沒有需要評估的第三方資料處理者，無需協商 DPA，無需執行持續的供應商監控。
監管報告匯出
以與常見監管框架對齊的結構化格式匯出稽核軌跡資料——NIST AI RMF、歐盟 AI 法案文件要求、SR 11-7 模型清單格式和 ISO/IEC 42001 證據範本。
基於角色的存取文件
稽核軌跡擷取哪個使用者執行了每個操作，提供 SOC 2 Type II、ISO 27001 和行業特定資料處理法規要求所需的存取控制文件。
Why It Works
- Data Suite 的本地端架構消除了 AI 資料準備的供應商風險評估瓶頸——合規團隊在數天內批准部署，而非雲端替代方案所需的數月。
- 不可變的稽核軌跡提供歐盟 AI 法案第 12 條日誌記錄要求和第 11 條技術文件要求所需的「高風險 AI 系統」文件。
- 使用 Data Suite 的組織已通過模型風險管理審查，稽核員特別引用資料準備文件的完整性作為優勢。
- 零網路連接意味著 Data Suite 預設滿足每個司法管轄區的資料駐留要求——無需地理路由分析、無需跨境資料傳輸評估、無需標準合約條款。
- 自動稽核軌跡生成意味著合規文件是正常工作流程的副產品，而非單獨的負擔——資料團隊不再將合規視為稅收，合規團隊不再成為瓶頸。
Example Workflow
一家銀行的合規官員需要批准新 AI 模型的資料準備流程，該模型將協助 BSA/AML 交易監控。模型風險管理框架要求記錄資料來源、準備步驟、品質控制和參與人員。
資料團隊在銀行安全網路內的工作站上使用 Ertas Data Suite。他們匯入交易資料、清理和標準化記錄、讓 BSA 分析師標記可疑模式，並匯出訓練資料集。每個步驟都自動記錄到稽核軌跡中。
合規官員審查稽核軌跡匯出，其中記錄了：匯入的確切資料來源、應用的每項清理轉換、哪些分析師標記了哪些記錄、通過了什麼品質驗證檢查，以及最終資料集的組成。此文件滿足銀行的模型風險管理政策要求，並提供下一次 OCC 審查所需的證據——全部自動產生，資料團隊無需任何額外的合規特定工作。
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