机器学习治理

织在2021年面临的最大挑战，因为它们正竞相扩大机器学习能力，以在快速发展的数字化市场中保持竞争力。(资料来源:2021年企业机器学习趋势报告)

当我们的客户需要为他们的组织解决机器学习治理时，我们看到了五个主要的挑战。

• 不清楚什么是最佳实践：我们仍处于机器学习治理的初期，组织缺乏明确的路线图或规范性建议，无法在自己特定的环境中进行有效实施。
• 相关法规不够完善：不断变化和模糊的监管环境导致了不确定性，公司需要投入大量资源来维持合规。那些不能跟上的公司可能会失去竞争优势。
• 现有的解决方案都是手动的且不完整：即使是今天正在实施治理的组织，也是使用各种各样不同的工具和手动流程拼凑而成。这样的解决方案不仅需要持续的维护，而且它们还存在覆盖范围的关键缺口。
• 机器学习不容易集成到现有的IT策略中：有效的机器学习治理需要与IT协作，但大多数组织仍然将机器学习视为精品计划——这使得它难以集成到更标准化的企业IT流程和技术堆栈中。
• 管理不善的机器学习给公司资产带来风险：实施机器学习的公司面临着品牌和利润的风险。这些存在偏差或不被理解的模型可能会侵蚀客户对品牌的信任，而不被监控的模型可能会在生产中失败。

组织应采取哪些措施来改善机器学习治理?

组织应该实施一个可以解决上述机器学习治理挑战的MLOps平台。否则组织就不得不拼凑起来并维护他们自己的解决方案。无论哪种方式，你都要确保能够支持以下7个关键层面：

• 完整的模型目录，包括模型风险文档，用于训练和预测模型数据源的描述以及模型输出的目标和使用。
• 基于风险梯度的灵活模型风险管理框架：高风险模型得到更多的验证、测试和监控，而低风险模型得到更轻松的接触，将更多的责任委派给业务单元或模型开发人员;
• 拥有一个有效的过程，用于将模型部署并集成到旧系统和数据体系结构中
• IT可以使用工具来操作，管理和监视生产中模型的运行状况，从而使模型开发人员脱离模型操作
• 监控模型准确性和数据一致性的工具，如果模型结果或输入数据有所偏差或输入数据质量下降，这些工具将生成警报;

（编辑：漯河站长网）

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