模型漂移是指由于数据变化或输入与输出变量之间关系发生变化而导致模型性能下降。比较常见的是，模型漂移会随着时间的推移对组织产生负面影响，有时甚至会突然产生这种负面影响。为了有效地检测和缓解漂移，企业可将模型性能纳入数据和 AI 平台加以监控和管理。这种集成的数据和 AI 方法可帮助您：

• 持续跟踪指标并在准确度和数据一致性发生漂移时接收警报。
• 设定目标并通过开发、验证和部署进行跟踪。
• 简化识别受模型漂移影响的业务指标的步骤。
• 通过自动执行漂移监控，最大限度降低模型性能退化产生的影响。