Die Data Drift Baseline Checkliste (200 Prüfpunkte) ist ein hochprofessionelles, auditfähiges Prüfmodul zur Erstellung einer stabilen und revisionssicheren Data‑Drift‑Baseline für KI‑Systeme.

Sie wurde für Unternehmen entwickelt, die Drift‑Risiken, Datenveränderungen, Segmentverschiebungen und Fairness‑Effekte präzise überwachen und dokumentieren müssen – insbesondere im Rahmen der KI‑VO, DSGVO, NIS2 und ISO‑27001‑basierten KI‑Governance‑Strukturen.

Die Checkliste umfasst 200 formulierte Prüfpunkte, die relevante Bereiche abdecken:

•     Governance, Rollen und Verantwortlichkeiten
•     Baseline‑Zeitraum, Datenquellen und Datenintegrität
•     Feature‑Inventar, Klassifikation, Risiken und Metadaten
•     Statistische Baseline‑Parameter und Verteilungsanalysen
•     Drift‑Metriken (PSI, KS, JS‑Divergenz, Wasserstein)
•     Fairness‑Segmente, Risikosegmente und Bias‑Risiken
•     Datenqualität, Vollständigkeit, Konsistenz und Integrität
•     Audit‑Trail, Evidenzen, Archivierung und Revisionssicherheit

Die Struktur folgt exakt den Anforderungen moderner KI‑Compliance‑Programme und ist vollständig kompatibel mit KI‑VO‑Pflichten, internen ISMS‑Prozessen und regulatorischen Audit‑Frameworks.
Zweck der Checkliste

Die Checkliste stellt sicher, dass Unternehmen eine dokumentierte, stabile und auditfähige Baseline für Drift‑Analysen besitzen.

Sie ermöglicht:

•     Aufbau einer belastbaren Ausgangsbasis für Monitoring und Drift‑Erkennung
•     Nachweisführung gegenüber Aufsichtsbehörden und Auditoren
•     Vorbereitung auf Re‑Training‑Entscheidungen und Modellfreigaben
•     Bewertung von Fairness‑Risiken und Segmentverschiebungen
•     Sicherstellung von Datenqualität, Integrität und Revisionssicherheit
•     Integration in KI‑Governance‑, NIS2‑ und ISMS‑Strukturen

Damit bildet die Checkliste ein zentrales Element für KI‑Betrieb, Compliance, Risikoanalyse und Modell‑Lifecycle‑Management.