Đánh giá sự phù hợp là quá trình kiểm tra và xác nhận xem hệ thống AI có đáp ứng các yêu cầu (an toàn, quản lý rủi ro, minh bạch, v.v.) do luật pháp, quy định và tiêu chuẩn ngành đặt ra hay không.
Đánh giá sự phù hợp là một thủ tục để xác nhận xem hệ thống AI có đáp ứng các yêu cầu của luật pháp, quy định và tiêu chuẩn ngành hay không bởi một tổ chức bên thứ ba hoặc bằng cách tự đánh giá trước khi phát triển và cung cấp. Đạo luật AI của EU yêu cầu đánh giá sự phù hợp đối với các hệ thống AI có rủi ro cao, bao gồm các hạng mục như quản lý rủi ro, quản trị dữ liệu, tài liệu kỹ thuật và giám sát của con người. Tại Nhật Bản, xu hướng yêu cầu phải tuân thủ các hướng dẫn vào năm 2026 đang ngày càng gia tăng và trong hoạt động thực tế, chi phí tạo ra các tài liệu cần thiết để đánh giá và gửi đơn đăng ký cho các tổ chức bên thứ ba được cho là một cạm bẫy thường bị bỏ qua. Nói chung, thời gian đánh giá và chi phí rất khác nhau tùy thuộc vào độ phức tạp của hệ thống mục tiêu, do đó, các thiết kế nên kết hợp các yêu cầu tuân thủ từ giai đoạn phát triển ban đầu. Khi chọn công cụ, thông lệ là ưu tiên các nền tảng có nhật ký kiểm tra và chức năng giải thích.