企业构建可信赖AI为何如此关键

在匆忙采用AI技术的过程中，许多企业跳过了最重要的一步，即明确他们实际要解决的问题。仅仅推进AI解决方案可能很诱人，但这样做的企业很快就会意识到事情可能会迅速偏离正轨。

Experian首席数据与技术官Vijay Mehta认为，企业AI的真正工作不在于模型本身，而在于基础架构。从确保模型漂移检测和合规自动化，到管理提示注入风险和用户治理，负责任AI的未来取决于幕后发生的事情。

当我与Vijay交谈时，他强调成功始于坚实的工作流程、明确的目标以及愿意快速失败和更快学习的文化。无论是教非技术团队如何安全使用AI，还是定义AI项目成功的真正含义，Experian的方法都强调了一个基本事实：在信任AI基础之前，无法扩展AI。

构建AI之前，先明确构建目标

企业正在竞相将AI集成到其运营的每个角落，但他们经常跳过最关键的第一步，即清楚地定义他们试图解决的问题。为了获得成功，组织必须采用"基础设施优先"的方法。简单地说，这意味着组织不是从模型或工具开始，而是从意图开始。他们需要在决定AI适合的位置之前了解其数据流、工作流程和决策点。这不是要放慢创新，而是要使创新有目的性。

当我询问Vijay这个问题时，他说："很容易被AI的兴奋所吸引，在清楚地定义问题之前就开始构建模型。但真正的成功始于严格的、基础设施优先的方法。这意味着在深入算法之前专注于数据、基础设施和治理。"

始终从"为什么"开始并不要回避获得真实答案是至关重要的。Vijay强调询问我们试图改进什么决策以及它如何与业务价值联系起来非常重要。

Vijay继续说："AI不是魔法。它是一个工程学科。强大的基础设施确保您的模型是可审计的、可解释的和可扩展的。这不是光鲜的工作，但这是区分试验AI和成功运营AI的组织的关键。"

他的观点强调了一个简单的事实：没有清晰度和结构，即使是最先进的AI努力也有在自身复杂性下崩溃的风险。在构建"如何"之前定义"为什么"可能不会成为头条新闻，但这是决定AI是提供持久影响还是短暂炒作的基础。换句话说，企业AI的成功不是从技术开始，而是从意图性开始。

在AI管道中构建持续合规

随着企业超越AI实验并将模型嵌入生产工作流程，挑战从构建模型转向负责任地维护它们。模型漂移、版本控制和审计跟踪不是后台办公室的细节。它们是董事会关注的问题。

在银行、金融和医疗保健等行业，模型风险管理不仅仅是最佳实践。这是一个强制要求。这意味着设计系统，其中治理自动发生，审计永不停止，透明度从数据进入管道的那一刻到做出决策的瞬间都融入每个层次。

随着AI进一步融入企业工作流程，对模型风险管理的关注变得更加关键。当我向Vijay询问这个问题时，他分享说："模型风险管理是负责任地部署AI的最重要方面之一。随着模型成为关键决策系统的一部分，我们必须确保它们随着时间的推移保持公平、合规和有效。"

在Experian，Vijay分享说，他们采用平台方法。他解释说："我们已经将治理和监控直接构建到我们的模型生命周期中，从开发到部署。每个模型都有版本控制、可追溯，并持续监控性能漂移和数据质量变化。我们最近推出了Experian模型风险管理助手，这是一个AI驱动的解决方案，帮助组织自动化文档、验证和合规审计。它符合SR 11-7和SS1/23等全球监管标准，并大大减少了大规模管理数百个模型的人工开销。"

这些监管标准为负责任的模型治理设定了全球标准。美联储发布的SR 11-7专注于管理模型风险的全生命周期原则，而英格兰银行审慎监管局的SS1/23为现代AI和机器学习系统提供了更具规定性的指导。通过与两者保持一致，组织正在构建能够跨司法管辖区负责任扩展的基础设施，这对跨国组织非常重要。

弥合AI试点与生产现实之间的差距

我最近听到了"试点炼狱"这个术语，用来描述AI项目陷入永久试点模式的阶段。这些试点在受控测试中显示出前景，但从未完全扩展到生产中或提供可衡量的业务影响。不幸的是，这种情况比组织希望的更频繁发生。

跨行业的公司发现，构建AI概念验证或试点并不是困难的部分，操作化才是。AI计划失败不是因为模型失败，而是因为周围的基础设施和流程还没有准备好。扩展AI需要的不仅仅是技术实力。它需要严格的工程、强大的治理，以及愿意改变团队工作和衡量成功方式的文化。

在我们的讨论中，我请Vijay分享他对为什么这么多AI计划在试点和生产之间停滞以及需要什么改变来弥合这一差距的看法。

Vijay分享说："AI试点失败的最大原因是基础没有到位，比如清洁数据、版本控制和运营管道。让模型在实验室工作很容易。让它在生产中可靠工作要困难得多，日复一日，使用混乱的真实世界数据。"

除了技术挑战，Vijay指出组织孤岛经常阻碍进步。数据科学团队可能构建出很棒的东西，但如果运营、合规和IT之间没有协调，这些努力很少能转化为业务影响。他补充说，另一个常见陷阱是优化模型准确性而不是现实世界的结果。"准确性提高2%但无法部署的模型不是进步，"他说。

为了克服这一点，Vijay分享说："组织需要进行一些关键转变。从项目思维转向产品思维，将模型视为需要维护、监控和迭代的活资产。及早建立跨职能协作，从第一天起就嵌入合规和治理。我们最成功的AI项目是数据科学家、工程师和业务领导者作为一个团队工作的项目，因为大规模AI是团队运动，不是单人行为。"

摆脱试点炼狱需要在AI生命周期的每个阶段保持一致性、所有权和信任。教训很清楚，在企业掌握基础之前，扩展AI将仍然遥不可及。

衡量AI成功超越指标

通过仪表板和关键绩效指标定义AI成功很诱人。然而，价值的真正衡量超越了数字。真正的AI成功体现在采用、信任和有形影响中。它在最接近工作的人能够清楚地阐述AI如何帮助他们的时刻得到衡量。同样重要的是认识到计划何时不起作用，并有纪律及早纠正路线。

我与Vijay讨论了AI成功和AI项目失败对他来说是什么样子。他分享说，对他来说，指标、准确性、投资回报率和稳定性都很重要，但它们并不能说明全部情况。对他来说，AI的成功意味着它正在推动可衡量的业务结果并成为决策方式的自然组成部分。

Vijay继续说："当业务开始依赖AI而不用考虑它时，你就知道你正在成功，当它因为嵌入日常工作流程或重新发明工作流程而变得无形时，它就变成了AI原生的。也许是更快地检测欺诈，负责任地扩大信贷，或改善客户体验。那时你知道它正在创造真正的价值。"

另一方面，知道何时停止同样重要。Vijay分享说："如果模型没有交付，或者如果其复杂性超过了其好处，不要害怕转向或淘汰它。负责任的AI是关于知道何时加倍努力和何时放弃。这不是在任何地方部署AI；而是在真正有所作为的地方部署它。"

这种思维方式代表了企业AI的最终成熟度。真正的进步不是由组织使用多少AI来定义的，而是由AI应用的意图性和负责任程度来定义的。理解这一点的组织不仅扩展得更快；他们正在有目的地扩展。他们正在将试点转化为真正的结果。这些组织将为长期成功做好准备，因为他们了解AI为其组织解决的真正问题是什么。

Q&A

Q1：什么是"基础设施优先"的AI方法？

A："基础设施优先"方法意味着组织不是从模型或工具开始，而是从明确的意图开始。企业需要在决定AI适合的位置之前了解其数据流、工作流程和决策点，专注于数据、基础设施和治理，确保模型是可审计的、可解释的和可扩展的。

Q2：为什么很多AI试点项目无法投入生产？

A：AI试点失败的最大原因是基础没有到位，比如清洁数据、版本控制和运营管道缺失。此外，组织孤岛也阻碍进步，数据科学团队可能构建出很棒的模型，但如果运营、合规和IT之间没有协调，这些努力很少能转化为业务影响。

Q3：如何衡量企业AI项目的真正成功？

A：真正的AI成功不仅体现在指标上，更重要的是当业务开始依赖AI而不用思考它时，当AI嵌入日常工作流程变得无形时。成功表现为更快地检测欺诈、负责任地扩大信贷或改善客户体验等可衡量的业务结果。