Największy składnik kosztów. Pracownicy ds. zgodności, oficerowie ryzyka AI, międzydziałowe komitety i procesy „human-in-the-loop” stanowią trzon wydatków na nadzór nad AI. 

Tworzenie i utrzymywanie dokumentacji technicznej, raportów o pochodzeniu danych, analiz równościowych oraz dzienników operacyjnych – nieustanny wysiłek konieczny podczas audytów i kontroli regulacyjnych.

Od testów odporności po audyty równości – banki muszą rygorystycznie sprawdzać modele AI przed wdrożeniem i w trakcie ich użycia. Obejmuje to wykrywanie uprzedzeń, testy bezpieczeństwa cybernetycznego oraz niezależną walidację.

Stałe śledzenie wyników AI, wykrywanie dryfu danych, obsługa incydentów oraz regularne szkolenia pracowników – zgodność z regulacjami to proces ciągły, a nie jednorazowy.

Inwestycje w bezpieczne i audytowalne przepływy danych, platformy do zarządzania zgodnością oraz skalowalne zasoby obliczeniowe i magazynowe.

Początkowe oceny zgodności, wewnętrzne systemy zarządzania jakością oraz regularne audyty prowadzone przez regulatorów lub podmioty trzecie – wszystko to zwiększa całkowity koszt cyklu życia zgodności AI.