您的 AI 持续变化，谁来负责审查？

不会。触发条件和审批流程会预先确定。新数据也可能并不适用；更新后的版本必须通过约定的对比测试。

可以，前提是先对权限、数据路径、版本和可测试性进行盘点。在正式接手并投入生产之前，我们会有针对性地补齐缺失的基础条件。

试点结束后，数据、模型和需求仍会持续变化。OTOKO® 会为您的 AI 应用建立版本管理、审批、监控和受控更新机制。您的团队将清楚知道当前运行的是哪个版本、其质量是如何评估的，以及出现问题时如何回退。

将模型、数据和配置版本与审批关联 在每次部署前设置自动化质量测试 监控数据漂移、响应时间和资源消耗 将更新版本与生产版本进行对比 为您的相关审查机构提供 AI 清单和技术文档

包含角色和运维手册的运维模式 带告警功能的监控 版本总览与技术审查文档

对于传统模型，我们会将代码、数据版本、特征定义和模型制品关联起来。对于生成式应用，还会加入提示词、检索索引、工具和模型配置。模型注册表记录审批情况和责任归属。访问凭据不会随制品一起分发。开发环境和生产环境获得各自独立的权限。这样一来，既可以核查变更，也能在发生故障时还原实际使用过的组件，而不是只查看最后一次已知的源代码。

技术层面的可访问性，并不能说明答案在业务内容上是否有误。我们会将响应时间、错误和资源消耗等指标，与合适的质量反馈结合起来评估。数据漂移提示输入发生了变化，但尚不能证明结果变差。因此，重新训练或更换模型都会基于稳定的测试集进行评估。分阶段发布可以限制影响范围；我们会预先准备回退版本和关停手段。对于外部模型，我们还会考虑服务商的版本变更和服务中断情况。

运维范围会说明服务时段、告警路径以及技术和业务故障的责任归属。审批负责人负责判定新版本的质量。移交内容包括运维手册、版本总览和已记录的限制条件。针对数据保护以及可能适用的 AI 相关规定，我们会向相关负责部门提供技术信息；仅靠运维本身并不能实现法律合规。

我们打通从实验到有专人维护的模型运行的完整路径。数据版本、训练运行记录、生成的构件和审批环节会相互关联，即使模型发生更换，生产环境中的决策依据依然可以追溯。

生产环境中的模型版本可以明确对应，且可复现。 质量检查未通过时，模型无法发布。 撤回和重启流程都会经过实际演练验证。

示例：某需求预测模型每月重新训练一次。新版本会先对照固定的参照周期和当前的业务结果进行检验。只有经过批准的数据处理与模型组合才会投入生产，此前的组合会继续保留，以备回退之需。

Notebook 中往往隐含着关于文件、库和人工操作步骤的默认假设。我们会将相关处理步骤转化为可复现的流程，并明确记录所依赖的组件版本。每个模型构件都有唯一的版本号，并关联对应的训练记录、配置和评估结果。 完成注册并不等于已获得发布许可。我们会明确规定，模型在发布前必须通过哪些质量、安全和运维方面的检查。业务评估与技术部署会保持清晰区分，以避免一个技术上可以运行的模型，未经内容审查就直接投入生产使用。

在运行期间，我们会监测可用性、响应时间以及输入数据的变化情况。数据分布发生变化是需要进一步排查的信号，但还不能直接证明预测效果变差。对于要延后才能得知的业务结果，我们会规划好将其反馈回质量评估环节的方式。 模型更换会依照约定的对比方法和回退方案进行。根据具体应用场景，先采用影子评估或限定用户群体的方式，往往是合理的做法。如果需要撤回某个模型，配套的预处理和接口也必须相应匹配。您的运维团队将获得针对故障处理、重新部署以及业务异常升级上报的操作指引。

附收益和工作量的优先级清单 业务部门、IT 部门、数据保护部门、OTOKO® 数据架构师 经过评估的应用场景、数据全景图、监管合规分类

数据架构、建模方案、治理机制 业务部门、架构部门、信息安全部门 目标架构、运维模式、成功标准、数据保护方案