中国农业银行研发中心资深专员合松：中国农业银行人工智能工程化探索与实践
数字化转型网人工智能专题
2021年8月27日，“人工智能研发运营一体化（MLOps）技术沙龙”以线上会议的形式召开，中国农业银行研发中心资深专员合松以“中国农业银行人工智能工程化探索与实践”为主题发表演讲，介绍了中国农业银行对MLOps体系的探索与思考，以及中国农业银行在MLOps方面的实践与效果。
以下为演讲实录
权威咨询机构Gartner在2020年提出人工智能工程化的重要科技战略，人工智能工程化立足于“数据运维、模型运维和开发运维”三大核心，具有以下技术特点：构建基于流水线的协同；管理模型的全生命周期；建立规模化应用；实施模型治理。上述技术特点解决了模型对数据的依赖，缩短了模型构建的所需时间，减轻了模型配置的复杂度。
在人工智能的实际应用中，往往会遇到以下几个问题：第一，数据管控，例如当数据的来源复杂或数据涉及到安全管控时如何进行数据处理；第二，人员协同，如何使模型研发工程师、QA人员以及运维人员等角色形成高效协作；第三，敏捷交付，怎样将交付时间缩短至一星期以内；第四，AI产品测试，针对不同类型的模型，如何设计不同的测试指标验证模型有效性和覆盖率；第五，AI运营，怎样监控模型的效果并进行模型更新。
