Новая услуга: аудит ИИ перед покупкой
Почти любой бизнес уже может купить чат-бота, агента для документов или автоматический скоринг.
Но на вопрос "что будет, если он ошибётся?" большинство поставщиков отвечает презентацией.
Страховой рынок меняет правила. Munich Re уже покрывает заранее определённые сбои ИИ, а свежий доклад об экономике агентов предлагает использовать независимые оценки, red team и постоянный мониторинг при расчёте страхового риска.
На этом появляется новая B2B-услуга — аудит рисков ИИ.
Не нужно самому продавать страховки. Вы собираете техническое доказательство того, где система работает, где ломается и какой контроль нужен заказчику.
1. Разобрать один процесс
Не "проверить ChatGPT", а изучить конкретный сценарий: ответы клиентам, отбор резюме, анализ договоров, выставление счетов или агент с доступом к CRM.
Для каждого сбоя фиксируем:
▶️Кто пострадает
▶️Сколько это может стоить
▶️Можно ли отменить действие
▶️Кто несёт ответственность
2. Собрать собственный набор испытаний
Берём 50–200 реальных примеров: обычные запросы, редкие случаи, старые документы, конфликтующие инструкции и попытки обмана.
Этот набор остаётся у клиента и повторно запускается после каждой смены модели, базы или промпта.
3. Перевести качество в цифры
Для базы знаний: точность источников, полнота и доля выдуманных фактов.
Для агента: успешность задачи, ошибочные вызовы инструментов, стоимость и число ручных вмешательств.
Для скоринга: ложные отказы, пропущенные риски и результаты по разным группам.
Тесты собираются в Giskard, Deepchecks или Evidently.
4. Проверить систему в бою
NIST ARIA разделяет оценку на тест модели, red team и полевые испытания.
Это важнее одного бенчмарка: система может пройти лабораторию и развалиться на реальных клиентах.
5. Сохранить доказательства
Через Phoenix записываем трассировки: какой запрос пришёл, что нашлось в базе, какой инструмент вызван и где появилась ошибка. Через Evidently отслеживаем дрейф.
Без этой истории компания не докажет поставщику или страховщику, что именно произошло.
Что получает клиент
▶️Реестр рисков на одной странице
▶️Результаты тестов и примеры провалов
▶️Допустимые пороги ошибок
▶️Список ограничений и ручных подтверждений
▶️План мониторинга и повторной проверки
Для подготовки: NIST AI RMF, MIT AI Risk Repository, ISO 42001 и правила аудита ISO 42006.
Мы уже писали, что агент — это рабочая система, а не красивый чат. Теперь появляется отдельный рынок людей, которые умеют проверять эту систему до внедрения.
В вакансиях стоит искать AI Evaluation Engineer, Model Risk Analyst, Responsible AI Auditor и AI Underwriter. Следить — за Munich Re Technology, Armilla, Giskard, Arize.
Начинать лучше с безопасных процессов: внутренняя база знаний, поддержка, документы и контент. Медицина, кредитование и найм требуют отдельной отраслевой экспертизы.
А вы бы стали платить за аудит ИИ до внедрения — или проверяли бы его уже на ошибках клиентов?
✊ Paragon | Чат
Почти любой бизнес уже может купить чат-бота, агента для документов или автоматический скоринг.
Но на вопрос "что будет, если он ошибётся?" большинство поставщиков отвечает презентацией.
Страховой рынок меняет правила. Munich Re уже покрывает заранее определённые сбои ИИ, а свежий доклад об экономике агентов предлагает использовать независимые оценки, red team и постоянный мониторинг при расчёте страхового риска.
На этом появляется новая B2B-услуга — аудит рисков ИИ.
Не нужно самому продавать страховки. Вы собираете техническое доказательство того, где система работает, где ломается и какой контроль нужен заказчику.
1. Разобрать один процесс
Не "проверить ChatGPT", а изучить конкретный сценарий: ответы клиентам, отбор резюме, анализ договоров, выставление счетов или агент с доступом к CRM.
Для каждого сбоя фиксируем:
▶️Кто пострадает
▶️Сколько это может стоить
▶️Можно ли отменить действие
▶️Кто несёт ответственность
2. Собрать собственный набор испытаний
Берём 50–200 реальных примеров: обычные запросы, редкие случаи, старые документы, конфликтующие инструкции и попытки обмана.
Этот набор остаётся у клиента и повторно запускается после каждой смены модели, базы или промпта.
3. Перевести качество в цифры
Для базы знаний: точность источников, полнота и доля выдуманных фактов.
Для агента: успешность задачи, ошибочные вызовы инструментов, стоимость и число ручных вмешательств.
Для скоринга: ложные отказы, пропущенные риски и результаты по разным группам.
Тесты собираются в Giskard, Deepchecks или Evidently.
4. Проверить систему в бою
NIST ARIA разделяет оценку на тест модели, red team и полевые испытания.
Это важнее одного бенчмарка: система может пройти лабораторию и развалиться на реальных клиентах.
5. Сохранить доказательства
Через Phoenix записываем трассировки: какой запрос пришёл, что нашлось в базе, какой инструмент вызван и где появилась ошибка. Через Evidently отслеживаем дрейф.
Без этой истории компания не докажет поставщику или страховщику, что именно произошло.
Что получает клиент
▶️Реестр рисков на одной странице
▶️Результаты тестов и примеры провалов
▶️Допустимые пороги ошибок
▶️Список ограничений и ручных подтверждений
▶️План мониторинга и повторной проверки
Для подготовки: NIST AI RMF, MIT AI Risk Repository, ISO 42001 и правила аудита ISO 42006.
Мы уже писали, что агент — это рабочая система, а не красивый чат. Теперь появляется отдельный рынок людей, которые умеют проверять эту систему до внедрения.
В вакансиях стоит искать AI Evaluation Engineer, Model Risk Analyst, Responsible AI Auditor и AI Underwriter. Следить — за Munich Re Technology, Armilla, Giskard, Arize.
Начинать лучше с безопасных процессов: внутренняя база знаний, поддержка, документы и контент. Медицина, кредитование и найм требуют отдельной отраслевой экспертизы.
А вы бы стали платить за аудит ИИ до внедрения — или проверяли бы его уже на ошибках клиентов?
✊ Paragon | Чат