Calvin Risk entwickelt die Assurance-Ebene für Unternehmens-KI und unterstützt Organisationen dabei, KI-Systeme im laufenden Betrieb zu verstehen, zu messen und zu steuern.



KI entwickelt sich branchenübergreifend zu einer Basistechnologie. Dennoch fehlt den meisten Unternehmen ein zuverlässiger Weg, um das Verhalten dieser Systeme zu verstehen, die Entwicklung von Risiken im Zeitverlauf zu verfolgen und Entscheidungen nachvollziehbar zu begründen.
Herkömmliche Ansätze (statische Tests, fragmentierte Governance, manuelle Prozesse) wurden nicht für Systeme entwickelt, die sich kontinuierlich verändern.
Wir sind der Überzeugung, dass KI-Systemen nicht blind vertraut werden kann. Sie müssen messbar, steuerbar und prüfbar gemacht werden. Calvin Risk existiert, um zu definieren und umzusetzen, wie dies erreicht wird.
Calvin Risk ist ein Spin-off der ETH Zürich und verbindet Finanzdienstleistungen und andere Branchen, um zu etablieren, wie KI-Systeme zuverlässig in der Produktion betrieben werden können.
Wir arbeiten mit führenden Unternehmen aus der Versicherungs- und Finanzbranche sowie anderen Sektoren zusammen, um zu etablieren, wie KI-Systeme zuverlässig in Produktionsumgebungen betrieben werden können. Unsere Partner und Investoren unterstützen uns dabei, einen neuen Standard für die KI-Absicherung zu setzen.

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Unser Team vereint Fachwissen aus den Bereichen maschinelles Lernen, Softwareentwicklung und Risikomanagement – und schlägt damit die Brücke zwischen der Entwicklung von KI-Systemen und ihrem Verhalten in der Praxis.
Wir entwickeln die Infrastruktur und Methodik, die bestimmen wird, wie KI-Systeme getestet, bewertet und reguliert werden. Wenn Sie an der Schnittstelle von KI, Systemen und realen Auswirkungen arbeiten, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören.
Dont see your role listed? If our mission interests you and fits your skillset, we still want to hear from you. Just send us an e-mail with your CV attached.
Bereit, Ihre KI-Systeme abzusichern? Verstehen Sie das Verhalten Ihrer Systeme und machen Sie diese von Grund auf vertrauenswürdig.
Systeme entwickeln, die zuverlässig funktionieren
Kontinuierliche und nachvollziehbare Aufsicht etablieren
KI ohne versteckte Risiken skalieren