ML模型治理是組織如何控制訪問、實現策略和跟蹤模型活動的總體過程。它是降低模型故障、法規遵從性和攻擊風險的必備工具。治理是使組織的底線和品牌風險最小化的基礎。具有有效的機器學習治理的組織不僅對模型在生產中的運行方式具有細粒度的控制和可見性，而且通過將AI/ML治理策略與其他IT策略集成，可以釋放操作效率。

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通過治理，組織可以了解可能影響模型結果的所有變量，這有助于他們快速識別和緩解可能降低結果準確性和應用程序性能的問題(如模型漂移)。隨著時間的推移，這些問題會直接影響企業的底線，侵蝕客戶對品牌的信任。

為什么組織要與機器學習治理斗爭?

治理是2021年各組織面臨的首要挑戰，因為它們競相擴大其ML能力，以在快速數字化的市場中保持競爭力(資料來源：2021年企業發展趨勢(ML報告)

當我們的客戶需要為他們的組織處理機器學習治理時，我們看到他們面臨五個主要的挑戰。

1.最佳做法不明確。我們仍處于ML治理的早期階段，組織缺乏一個清晰的路線圖或規范性的建議來在他們自己獨特的環境中有效地實現它。

2.法規不明確。不斷變化和模棱兩可的監管環境導致了不確定性，公司需要投入大量資源來維持合規性。那些跟不上的公司有失去競爭優勢的風險。

3.現有的解決方案是手工的，不完整。即使是現在正在實施治理的組織，也在使用各種不同的工具和手工流程來實現治理。這樣的解決方案不僅需要不斷的維護，而且還可能造成覆蓋范圍上的嚴重差距。

4.ML不容易集成到現有的IT策略中。有效的機器學習治理需要與IT協作，但是大多數組織仍然將ML視為一個精品計劃，這使得它很難集成到更標準化的企業IT流程和技術棧中。

5.管理不善會給公司資產帶來風險。實施ML的公司面臨著品牌和底線的風險。漂移或理解不足的模型可能會削弱客戶對品牌的信任，而不受監控的模型則可能導致生產失敗。

組織應該如何改進機器學習治理?

組織應該實現一個MLOps平臺來解決上述機器學習治理挑戰。Algorithmia是唯一一家提供具有所需功能的現成MLOps解決方案的供應商，否則組織將被迫拼湊起來并維護自己的解決方案。無論哪種方式，都有七個關鍵領域可以確保您能夠支持：

1.完整的模型目錄，包括模型風險文檔、用于培訓和預測的模型數據源描述、模型輸出的目的地和用途

2.基于風險梯度的靈活模型風險管理框架：高風險模型得到更多的驗證、測試和監控，而低風險模型得到更輕松的處理，更多的責任委托給業務部門或模型開發人員

3.部署模型并將其集成到遺留系統和數據體系結構的有效過程

4.用于操作、管理和監視生產中模型運行狀況的工具，使模型開發人員脫離模型操作

5.監控模型準確性和數據一致性的工具，如果模型結果或輸入數據開始漂移或輸入數據質量下降，這些工具將生成警報

6.一個集成的模型和數據變更管理過程，以便對數據或模型的變更進行適當的測試和溝通，以防止令人不快的意外

7.標準審計報告和日志，以便審查員和審計員能夠審查模型結果、變更歷史記錄、數據錯誤或過去模型故障的記錄以及采取的措施。