治理|《ModelOps技术应用及趋势白皮书》正式发布( 二 )_章云极|开发|ModelOps|白皮书|

应用：初现峥嵘，将实现对更多行业的覆盖白皮书以工业场景和金融场景为例，剖析 ModelOps 如何在特定场景中助力企业实现模型科学治理、提高 AI 应用效率。同时，也指出 ModelOps 落地时面对的挑战、影响应用差异化的关键因素。
在工业等数字化进程相对早期的场景中， ModelOps 重于以有限的数据资源对企业赋能机器学习（比如在设备预测与健康管理中，以 AI 替代人工进行高效准确的实时预测）。

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图丨ModelOps 在工业智能场景中的作用流程（来源：CB Insights 中国）
在金融服务等数字化程度相对领先的场景中，更重于开发态和运营态的打通以及之后的模型风险的治理（Model Risk Management ， MRM）。

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图丨九章云极 ModelOps 银行解决方案架构（来源：九章云极DataCanvas、CB Insights 中国）
【治理|《ModelOps技术应用及趋势白皮书》正式发布】受制于数据安全焦虑等因素， ModelOps 的应用目前仍处在探索的早期阶段。未来，随着 ModelOps 的交互设计更友好、兼容程度升高，企业管理者对模型治理的认识、理解更深， ModelOps 将实现对更多行业的覆盖。
展望：高维智能降低 AI 技术使用门槛从模型算法设计到决策系统应用， AI 技术发展重心正悄然转移。在 ModelOps 框架下，科学的模型治理不仅使企业的 AI 计划更易从模型算法设计走向生产决策系统应用，实现规模化效应，也使 AI 拥有部分能动性，逐渐走向自治化——“以 AI 治理 AI”变为可能。
自治化意味着更高维智能的实现， AI 的使用门槛更低。未来， ModelOps 持续监控、流程化、标准化、可复用的模型全生命周期治理框架将带动 AI 治理方式更迭。 ModelOps 将有望成为企业 AI 治理的“标配” 。
在公众号九章云极DataCanvas后台回复关键词“ModelOps”获取完整版PDF报告

治理|《ModelOps技术应用及趋势白皮书》正式发布( 二 )

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