许多企业在充分利用 AI 方面障碍重重。通常，这是因为项目干系人无法看到 AI 解决方案使用的流程和方法。凭借行业领先的专业知识，我们的团队为您提供加快实施所需的工具、资产和合作关系。我们在 AI 生命周期的所有阶段开展工作，以规模和速度提供值得信赖的 AI 解决方案。
了解客户如何提高 AI 置信度、加快部署并满足法规合规性和需求。
这家银行业巨头部署 AI 质量控制以降低风险并改善洞察，以可重复、可持续和值得信赖的方式有效运行 AI。
一家卫生保健初创公司使用预测性 AI 来保护最脆弱的新生儿，将识别高危婴儿所需的时间减少多达数小时，同时保护患者数据隐私。
AI 驱动的推荐引擎使用数据帮助金融顾问分享具有包容性且公平的金融科技产品，为低收入社区构建财务安全。
当今世界，拥有信任、透明和可解释的 AI 至关重要，每个组织都需要了解分析洞察和决策是如何做出的，从而实现轻松合规。
在 RedHat OpenShift 支持的多云数据和 AI 平台上记录、管理和监控机器学习模型，并将生命周期管理、风险管理和法规一致性应用于您的业务。
管控良好的 AI 要求积极主动地进行规划，以便与人员、任务和技术等要素协调一致。自动化工具和流程有助于生成一致性、合规性和有效性更高的规模化 AI 解决方案。
解决方案
提供培训和支持
从 IBM 在 AI 信任方面的专业知识中获益，包括最佳实践和行业驱动的建议。提供有关 AI 生命周期各个方面的培训和支持。“在实践中学习”，在规划、构建、部署和运营可信的 AI 解决方案中并肩工作。
创建 AI 行动计划
在规划 AI 解决方案时，将业务需求转化为具体的、切实可行的要求至关重要，从而确保对解决方案本身及其监视和维护的信任。AI 解决方案规划使用结构化方法来确定 AI 业务需求，并将其转化为精确的技术规范。
使用敏捷方法创建可信的 AI 解决方案
任何企业使用 AI 的核心都是确实值得信赖的特定 AI 解决方案，通常是机器学习模型。经验丰富的数据科学家和 AI 从业者团队使用敏捷方法，可在短短六周内生成初始解决方案，而该解决方案具备了信任所需的特征。
高效可靠的 AI 部署
除非可以充满信心地部署和使用，否则，即使最好的 AI 模型也不会给业务带来任何价值。 将模型从开发推进到生产测试的关键是确认 — 不仅要确认准确性，还要确认可信的特性和配置管理，必须对它们进行维护，才能信任所推进的模型。MLOps 确认和部署为整个过程建立流水线，无论构建模型使用的是何种工具。
以信任和透明的方式运行
即使具有规划和构建可信解决方案的最佳流程，我们也需要对机器学习模型实施特殊的监控和流程，以便能够充满信心地使用它们。MLOps 监控和管理使用 IBM Cloud Pak® for Data 和 OpenScale™ 为值得信赖的 AI 的关键元素建立运行监控。
负责任、透明且可解释的 AI 工作流程
IBM AI Governance 提供自动化工具和流程，使组织能够指导、管理和监控整个 AI 生命周期。有效运行 AI 有助于推动透明的 AI 工作流程和可解释的结果，旨在降低风险和道德隐患，同时遵守 AI 法规并维护组织的声誉。