Uma instituição financeira usa um modelo de ML para aceitar ou rejeitar pedidos de empréstimo e deve tornar o processo de tomada de decisão auditável e explicável para os reguladores. Qual solução ajuda a documentar e apresentar as decisões do modelo para auditorias?

O Amazon SageMaker Model Card é a solução correta porque ele fornece uma estrutura padronizada para documentar informações essenciais sobre um modelo de ML, incluindo seu propósito, dados de treinamento, desempenho, viés e explicabilidade. Isso é crucial para auditorias regulatórias, pois permite que as instituições financeiras demonstrem como o modelo toma decisões e garantam conformidade. O Amazon Textract é usado para extrair texto e dados de documentos, não para documentar modelos. O AWS CloudFormation é para provisionamento de infraestrutura, não para documentação de modelos. O Amazon Comprehend é um serviço de processamento de linguagem natural, não relacionado à documentação de modelos para auditoria.