Quản trị các Mô hình Học máy trong Kinh doanh: Tại sao ModelOps là Cần thiết

Để mang lại giá trị lâu dài, các doanh nghiệp phải liên tục giám sát, quản lý và cải tiến các mô hình này. Đây chính là nơi ModelOps—hoạt động quản trị vòng đời đầy đủ của các mô hình AI— đóng vai trò then chốt.

Tại sao Quản trị Mô hình lại quan trọng

Khi đã đưa vào vận hành, các mô hình ML ảnh hưởng đến các quyết định thúc đẩy hoạt động, tác động đến trải nghiệm khách hàng và ảnh hưởng đến kết quả tài chính. Nếu không có quản trị, các mô hình này có thể bị lệch, hoạt động âm thầm thất bại hoặc tạo ra kết quả không chính xác. Việc giám sát kém có thể dẫn đến vi phạm quy định, hiệu quả thấp và rủi ro về uy tín. Quản trị mô hình đảm bảo các mô hình đáng tin cậy, có trách nhiệm và phù hợp với mục tiêu kinh doanh.

Bốn góc nhìn của Giám sát Mô hình

Góc nhìn Khoa học Dữ liệu

Các nhà khoa học dữ liệu theo dõi hiện tượng drift—dấu hiệu cho thấy dữ liệu đầu vào đã thay đổi đáng kể so với dữ liệu huấn luyện. Drift có thể dẫn đến dự đoán kém chính xác của mô hình và cần được phát hiện sớm để huấn luyện lại hoặc thay thế mô hình khi cần thiết.

Góc nhìn Vận hành

Nhóm IT theo dõi các chỉ số hệ thống như sử dụng CPU, bộ nhớ và tải mạng. Các chỉ số chính bao gồm độ trễ (thời gian xử lý) và thông lượng (khối lượng dữ liệu xử lý). Các chỉ số này giúp duy trì hiệu suất và hiệu quả hoạt động.

Góc nhìn Chi phí

Đo lường số bản ghi xử lý mỗi giây là chưa đủ. Các doanh nghiệp nên theo dõi số bản ghi trên mỗi đơn vị chi phí để đánh giá lợi tức đầu tư. Điều này giúp xác định xem mô hình có tiếp tục mang lại giá trị cho doanh nghiệp hay không.

Góc nhìn Dịch vụ

Các Thỏa thuận Cấp độ Dịch vụ (SLA) phải được xác định cho các quy trình phân tích. Các SLA này bao gồm thời gian triển khai, huấn luyện lại hoặc phản hồi các vấn đề về hiệu suất. Đáp ứng SLA đảm bảo độ tin cậy và sự hài lòng của các bên liên quan.

Sự phát triển của ModelOps

ModelOps mở rộng hơn cả vận hành machine learning (MLOps). Nó quản lý toàn bộ vòng đời của tất cả các mô hình AI—ML, dựa trên quy tắc, tối ưu hóa, ngôn ngữ tự nhiên và các loại khác. Theo Gartner, ModelOps là trung tâm để mở rộng AI trong doanh nghiệp. Nó cho phép:

* Quản lý phiên bản, khả năng truy xuất nguồn gốc và kiểm toán mô hình
* Kiểm thử và xác nhận tự động (khung thử thách/champion)
* Quy trình quay lại và triển khai lại
* Đánh giá rủi ro và theo dõi tuân thủ
* Hợp tác liên chức năng giữa các bộ phận kinh doanh, IT và dữ liệu

Nghiên cứu điển hình của FINRA: Quản trị trong thực tế

Ủy ban Chứng khoán và Tài chính Tổ chức (FINRA) cung cấp ví dụ thực tế về quản trị mô hình quy mô lớn. FINRA xử lý hơn 600 tỷ giao dịch mỗi ngày. Với trách nhiệm quản lý 3.300 công ty chứng khoán và hơn 620.000 nhà môi giới, quản trị là vô cùng quan trọng.

Các thực hành chính tại FINRA bao gồm:

* Khung quản trị tập trung trên các nhóm phân quyền
* Giám sát hiệu suất và drift của mô hình theo thời gian thực
* SLA cho thời gian triển khai và huấn luyện lại mô hình
* Đào tạo chéo nhân viên để thúc đẩy hợp tác giữa các bộ phận kinh doanh và công nghệ
* Quản lý vòng đời mô hình dựa trên rủi ro

Phương pháp của họ nhấn mạnh rằng quản trị không phải là việc làm sau cùng—nó bắt đầu từ khi khởi tạo dự án và tiếp tục qua giám sát sau triển khai.

Hỗ trợ ModelOps bằng Công nghệ

Các nền tảng quản trị AI như ModelOp Center giúp tổ chức vận hành quản trị. Các công cụ này tích hợp với môi trường phát triển, hệ thống IT và ứng dụng kinh doanh hiện có để quản lý toàn bộ vòng đời AI.

Với ModelOp Center, doanh nghiệp có thể:

* Rút ngắn thời gian ra quyết định tới 50%
* Nâng cao doanh thu dựa trên mô hình lên tới 30%
* Giảm thiểu rủi ro về tuân thủ và hiệu suất

Các kết quả này đạt được thông qua điều phối toàn diện, giám sát tự động và khả năng nhìn nhận thống nhất vào tất cả các mô hình.

Kết luận: Bắt đầu sớm, mở rộng thông minh

Để khai thác tối đa giá trị của AI, các tổ chức phải xem ModelOps như một chức năng cốt lõi của doanh nghiệp. Điều này đòi hỏi xác định rõ vai trò, xây dựng quy trình liên chức năng và triển khai các công cụ để giám sát, kiểm thử và mở rộng các mô hình một cách có trách nhiệm. Cũng giống như DevOps và SecOps, ModelOps đang trở thành yếu tố thiết yếu cho sự trưởng thành kỹ thuật số.

Các công ty đầu tư vào quản trị từ đầu sẽ có lợi thế cạnh tranh bằng cách giảm thiểu rủi ro, nâng cao độ chính xác trong quyết định và thúc đẩy đổi mới nhanh hơn.