11、机器学习治理框架的拓展与持续监控

机器学习治理框架的拓展与持续监控

1. AI与机器学习的风险与挑战

AI和机器学习带来诸多好处的同时，也伴随着不可忽视的风险。内外部利益相关者关注的挑战众多，从AI和机器学习的道德使用，到算法工作原理的可解释性，再到决策中偏见传播风险的加剧。其中，构建一个合适且强大的持续性能监控框架，以应对AI和机器学习不断增加的模型风险，是最棘手的挑战之一。许多风险管理者关心如何在保持资源数量不变的情况下降低成本。一个完善的监控框架，其作用远超模型风险管理的监管和预生产方面。

一般来说，AI和机器学习监控框架需要处理以下几个方面：
- 模型退化 ：与传统的统计模型相比，AI和机器学习模型往往退化得更快。
- 有偏预测 ：AI和机器学习能够识别传统模型难以发现的复杂非线性数据模式，但这些模式可能导致有偏决策或隐藏数据损坏问题。模型决策不应仅依赖模型本身，政策规则、业务角色和人工干预等因素也可能导致有偏预测。
- 平衡 ：高重要性的模型需要高度的人工监督。对于AI和机器学习的使用，不建议采用缺乏人工监督和干预能力的封闭、全自动化的黑盒系统。此外，还需考虑模型使用的背景以及数据的隐私影响。

通常，风险模型（包括用于日内或近实时计算的模型）在已有成熟模型治理实践的环境中使用。随着AI和机器学习等更先进建模技术和方法的应用，模型风险往往更高，因此对这些模型进行近实时的性能跟踪变得至关重要。

2. 治理框架的重要性与相关法规

一个强大的AI和机器学习治理框架，能将AI系统和机器学习的使用监督与组织的战略和价值观相匹配。A