概述
我们交付可信的 AI 解决方案
许多企业在充分利用 AI 方面都遇到了重重阻碍。通常，这是因为利益相关方无法了解 AI 解决方案所使用的流程和方法。凭借业界领先的专业知识，我们的团队可为您提供加速实施所需的工具、资产和合作伙伴关系。在 AI 生命周期的各个阶段，我们都可以大规模迅速交付可信的 AI 解决方案。
支柱
良好 AI 模型的七个支柱
公平性
该模型对待不同群体的人能否做到一视同仁？
性能
与训练时间相比，该模型在现实世界中的表现如何？
可解释性
该模型的结果能否由最终用户和关键利益相关方进行解释?
信心
在哪些条件下，该模型可能产生更多不确定的结果?
透明性
是否使用定义明确的流程记录和批准了关键的模型开发决策？
隐私
该模型是否屏蔽敏感数据?
对抗式稳健性
能否保护该模型免遭对抗性攻击?
客户成功案例
了解客户如何提高 AI 信心，加快部署速度并满足法规合规性和要求。
模式
利用模式取得成功
在一个信任、透明度和可解释的 AI 至关重要的世界里，每个组织都需要了解如何得出分析洞察和制定决策，由此获得安心并实现合规性。
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、风险管理和法规合规性应用于您的业务。
AI 事实收集、模型清单
AI 事实收集、模型清单
记录机器学习模型，并使用 AI 事实收集来管理 AI 模型生命周期和流程
编目、策略、实施
编目、策略、实施
随时随地对 AI 模型进行编目，贯穿整个 AI 生命周期。根据策略跟踪模型指标并采取纠正措施
风险与合规性工作流程
风险与合规性工作流程
使用自动化事实和工作流程管理来管理机器学习模型，控制风险并遵守业务标准
验证、测试和监控
验证、测试和监控
监控机器学习模型，并评估准确性、漂移、偏差和可解释性
如何实现
需要
围绕 ML 风险实施相应策略、决策和组织问责
确保已部署的模型以值得信赖的方式运行
捕获正确的模型事实（证据）并向正确的受众报告
技术
OpenPages with Watson
Watson OpenScale
Factsheets
流程
通过执行决策点（门），在整个 AI 治理生命周期自动化流程中建立问责制
确定决策标准（证据）
确定为每个模型量身定制的需求和专门进行的权衡
自动执行框架，了解每个模型的选定信任维度
协助了解事实收集方面的需求
实施事实收集过程
以特定于受众的方式呈现模型事实
解决方案
AI 解决方案规划
制定 AI 行动计划
在规划 AI 解决方案时，关键是要将业务需求转化为具体可行的要求，确保对解决方案本身及其监控和维护的信任。AI 解决方案规划采用结构化方法来确立 AI 业务需求，并将其转化为精确的技术规范。
AI 构建
使用敏捷方法创建可信的 AI 解决方案
任何企业使用 AI 的核心都是一个必须受到信任的特定 AI 解决方案，通常是机器学习模型。一支由数据科学家和 AI 从业者组成的经验丰富的团队使用敏捷方法，在短短六周内产生了一个具有赢得信任所需特征的初始解决方案。
MLOps 验证和部署
高效可靠的 AI 部署
即使是最好的 AI 模型，也只有在自信地部署和使用之后才能给业务带来价值。将模型从开发推广到生产测试的关键是验证 - 不仅是准确性，还有值得信赖的特性和配置管理，必须保持这些特性和管理才能信任所推广的内容。MLOps 验证和部署可为整个过程建立管道，而不论用于构建模型的工具是什么。
MLOps 监控和管理
以信任和透明的方式运作
即使有了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进行具体的监控和实施相应流程，以便能够自信地使用这些模型。MLOps 监控和管理使用 IBM Cloud Pak® for Data 和 OpenScale™，为可信 AI 的关键元素实施运营监控。
AI 治理
负责、透明且可解释的 AI 工作流程
IBM AI 治理提供自动化工具和流程，使组织能够在整个 AI 生命周期内进行指导、管理和监控。实现 AI 有助于推动透明的 AI 工作流程和可解释的结果，旨在减少风险和道德问题，同时还遵守 AI 法规并维护组织声誉。
与专家交谈
有什么问题吗？ 安排 30 分钟免费咨询。