企业级 AI 治理：模型注册表与评估标准

截至 2026 年初，企业级 AI 团队的重点已经从单纯的模型性能转向生命周期管控。模型注册表、评估套件以及风险分类正逐步成为标准要求。

为什么是现在？

• 数十个模型及其版本需要明确的所有权与可追溯性。
• 模型错误日益影响关键业务流程。
• 合规与审计准备已不可妥协。

治理技术栈概览

• Model registry：集中跟踪版本、数据源和使用说明。
• Evaluation suite：自动化测试与回归检查。
• Risk classification：基于使用场景对每个模型进行风险分级。
• Monitoring and audit logs：行为监控与事件追踪。

实际会发生什么变化

• 低于最低阈值的模型会被发布闸门阻拦。
• 输出过滤器用于防止敏感数据泄漏。
• 产品、安全与法律团队间形成清晰的决策路径。

快速上手步骤

• 清点所有模型并指定负责人。
• 为关键业务流程定义评估标准。
• 设置审查周期与报告节奏。
• 将合规要求转化为技术检查项。

总结

企业级 AI 的发展如今同样依赖治理成熟度与模型质量。2026 年的关注点是“可控的 AI”，而不仅仅是“更好的 AI”。