AI可观察性增强了理解复杂的机器学习模型及其在现实环境中的性能的能力。随着金融机构对AI的依赖越来越依赖于AI推动决策和管理运营，对有效监控和透明度的需求从来都不是至关重要的。这种方法使组织可以不断评估模型，检测问题并确保负责任的AI实践。
什么是AI可观察性？
AI可观察性是一种旨在提供有关机器学习模型和AI系统性能和行为的持续见解的方法。这种方法可确保利益相关者可以监视AI应用程序并保持操作一致性，从而对更改输入和输出进行量身定制的响应。
AI可观察性的工作方式
要了解AI可观察性背后的动态，必须考虑如何收集和分析数据。
收集观察数据
该过程始于收集观察数据，其中包括输入，模拟结果和输出标签。该数据对于识别系统性能中的模式和异常至关重要。反馈循环在完善AI系统中也起着重要作用，因为连续见解允许迭代改进。
衡量性能和一致性
评估机器学习模型需要一个强大的指标框架。格言“您无法管理无法衡量的内容”，强调了建立清晰绩效指标的重要性。通过系统地测量针对预期基准的结果，组织可以确保AI系统按预期运行。
AI可观察性在金融机构的重要性
在金融服务领域，AI可观察性对于维护道德标准并确保遵守监管要求是必不可少的。
提高透明度和问责制
AI可观察性提供了对AI系统运营机制的可见性，这对于最终用户和整体组织健康至关重要。随着金融机构的发展，拥有透明的AI框架促进了利益相关者之间的信任和问责制。
解决金融服务的具体挑战
金融机构面临着独特的挑战，尤其是有关欺诈检测的挑战。
欺诈标签缺陷
识别欺诈活动可能很复杂，这与准确的标签有关的问题加剧了。有效的AI可观察性使实时监视能够识别异常并改善欺诈行为的分类。
更快地检测新欺诈趋势
AI系统提高了金融机构对犯罪活动中不断发展的模式的反应速度。通过利用AI可观察性，组织可以迅速调整其模型以检测新的欺诈趋势，从而在危机期间保护资产。
确保质量和性能
AI可观察性的强大框架有助于快速识别错误和系统性问题。
识别错误和系统问题
AI系统不孤立地运行；它们是需要集成的较大生态系统的一部分。快速问题检测对于最大程度地减少干扰至关重要，从而保持利益相关者对所采用的AI系统的信心。
AI可观察性中的关键过程
为了有效的AI可观察性，必须实施几种过程和工具。
连续监测技术
建立对AI系统的持续监控对于理解其持续性能至关重要。
测试和验证
定期测试和验证模型可确保它们在各种条件下正常运行。采用故障排除方法可以帮助识别和纠正质量问题，然后再升级。
连续集成/连续部署（CI/CD）
CI/CD实践在整个生命周期中保持AI系统的完整性。在这些部署阶段实施可观察性可确保无缝过渡和操作一致性。
支持可观察性的工具和框架
各种工具通过提供对模型性能的见解来增强AI可观察性。
数据可观察性工具
这些工具旨在提高有关潜在问题的可见性，例如模型降解和数据质量问题。通过利用数据可观察性，组织可以增强对AI系统动态的理解。
开源贡献和创新
通过开源项目的合作在增强AI鲁棒性方面起着至关重要的作用。这些计划从这些计划中得出的许多工具都支持可观察性工作，帮助组织创建更透明的AI系统。
