怎样在企业中建立“AI治理办公室”并赋予其执行权力?
如何利用Policy as Code构建具备技术硬约束的AI治理办公室 在企业AI落地的过程中,单纯依靠文档和委员会组成的“AI治理办公室”(AIGO)往往会沦为“纸老虎”。真正的AI治理必须深度嵌入到AI基础设施(AI Infra)中,将...
如何利用Policy as Code构建具备技术硬约束的AI治理办公室 在企业AI落地的过程中,单纯依靠文档和委员会组成的“AI治理办公室”(AIGO)往往会沦为“纸老虎”。真正的AI治理必须深度嵌入到AI基础设施(AI Infra)中,将...
引言 在企业内部,随着业务对大语言模型(LLM)需求的激增,碎片化的模型部署会导致资源浪费和运维混乱。构建 LLM MaaS(Model-as-a-Service)平台的核心在于提供统一的接入层、完善的权限控制以及自动化的模型调度。本文将展...
在企业数字化转型中,引入第三方AI服务商(如SaaS模型、定制化ML解决方案)已成为常态。然而,这些合作关系带来了巨大的数据安全、模型偏见和监管合规风险。作为AI基础设施和部署的负责人,我们必须将技术尽职调查(Technical DDQ)与...