课程背景
在数智化、智能化浪潮席卷各行各业的当下，模型作为连接业务诉求和技艺达成的核心载体，其运用范围和深度正以前所未有的速度扩张。从传统的业务拆解模型到前沿的
AI大模型、数字孪生模型等等，其价值也随着业界实践的纵深持续凸显，模型已成为公司达成资料驱动决策、拉升核心竞争力的要害抓手。
在数智化和智能化深度融合的时代，模型已成为驱动公司业务增长、拉升营运效率的核心生产要素。从早期单一的业务辅助抓手，到如今贯穿公司全业务链路的决策支撑架构，模型的数量、复杂度和运用范围呈指数级增长。可是，随着数智化转型、智慧化升级的纵深，模型已从单一业务辅助抓手升级为核心业务资产，但缺乏系统化、全生命周期的模型管控，公司将面临业务脱节、技艺失控、成本高企、合规隐患等等诸多难题。故而，构筑完善的模型管控架构，已成为公司达成智慧化升级成功的要害前提。
本课将对模型开展纵深剖析，让模型不再高深莫测，直观周全地从多个层面展示出来。课程内容既立足业界实践痛点，又兼具架构化和落地性，结合不同模型实例，从模型管控的本质出发，渐次纵深到全生命周期管控的各环节，支援参训者
从
“模型技艺
认知
者
”到“模型资产管人者”的思路升级。
课程收益
1. 周全掌握模型完整生命周期各阶段的
核心标的、要害节点和协同关系，明晰模型管控在业务、技艺、成本、合规等等维度的底层关联，形成
“资产化管控”的核心认知。
2. 掌握跨业界模型管控的共性办法论，同时明晰各业界的差异化管控要求，达成学识的灵活迁移。
3.
学会区分
“技艺指标”和“业务指标”的关联和差异，构筑以业务价值为核心的管控决策思路。
4. 掌握模型管控办法，支援公司降低模型全生命周期成本，拉升公司模型运用的稳定性和业务适配性，加速公司智能化情境的规模化落地。
课程大纲
首讲：模型的认知基础
——
从
“
应激
反应
”
到
“
推演思路
”
一、模型的核心特征
导引思索：
地图～实际地形、复杂交通将控～红黄绿……
1. 简化和抽象
2. 代表性
3. 目的性
二，
模型的主要类型
1. 按照表现形式分类（最直观的分类）
——物理模型，概念模型、数学模型、计算模型、机器智能模型、仿真模型
2. 按照用途分类
——解释型模型、预测型模型、规划型模型、识别型模型
三、模型的作用
1. 领会复杂事物
2.
开展安全
/低成本实验
3. 预测未来
4. 交流和协同
5. 辅助决策
四，模型的局限性
1.
模型
≠现实
2. 若运用不当会导致严重错误
实例：
以图像识别模型为例，引见认识模型。
二、模型管控的价值驱动
1.
来由驱动
1）技艺革新促成模型运用规模化
2）业务转型倒逼模型运用规范化
3）业界实践积累催生模型管控架构化
2.
核心价值
1）技艺层面：保障模型全生命周期的稳定和高效
2）业务层面：达成模型和业务情境的深度适配
3）管控层面：强化模型运用的合规性和可控性
4）方略层面：构筑公司数智化转型的核心竞争力
碰头分享：
请说出一种模型，并说明其所属分类以及实际运用。
次讲：
模型
“
采用
”的基础保障
——从“实验室模型”到“工程级运用”
一、
模型接入和选型准则
1.
模型诉求评核的核心维度
1）业务价值维度：锚定模型的核心运用标的
2）技艺可行性维度：评核模型落地的技艺支撑条件
3）合规安全性维度：规避模型运用的潜在隐患
4）成本投入维度：平衡模型的投入产出比
2.
模型适配性筛选的要害准则
1）模型本领
2）环境适配
3）成本适配
4）服务支撑
3.
模型接入的
技艺要求
1）接入架构
2）接口规范
3）部署环境
4）性能保障
5）资料交互
4.
模型接入的
合规
要求
1）法律法规
2）业界监管
3）公司内控
二、
模型基础运维管控
思索：
围绕模型的运行进程，对基础运维事务开展说明。
1.
模型部署环境的准则化配置
1）基础环境的准则化配置
a硬件资源
b操作系统
c基础软件栈
d网络环境
2）专用模型
部署环境的
差异化
配置
a AI大模型
b数字孪生模型
c实时风控模型
d传统业务模型
2.
模型运行监控的核心指标架构
1）通用监控指标（全类型模型适用）
2）专项监控指标（分模型类型设定）
3）业务层监控指标（全类型模型通用）
3.
模型运行监控的主流抓手选型和配置
1）基础资源监控抓手
——Prometheus+Grafana，NVIDIA DCGM，Zabbix
2）模型服务和接口监控抓手
——SkyWalking，Kong Gateway+Kong Dashboard，JMeter（压测+监控）
3）模型算法和业务成效监控抓手
——Evidently AI、MLflow，
自定义业务监控看板（
BI抓手）
4.
模型运行监控的预警和闭环管控
1）
多级告警制度
P1级（致命故障）
P2级（严重异常）
P3级（一般异常）
P4级（提示资讯）
2）问题闭环
——
构筑
“告警触发-问题”处理流程
三、
模型采用权限和安全管控
思索：
围绕模型采用进程的安全问题，对采用权限和安全管控事务开展说明。
1. 分级放权架构规划
2.
模型资料全生命周期隐私防护打法
1）资料采集阶段：源头管控，放权合规
2）资料存储阶段：加密防护，分级管控
3）资料采用阶段：脱敏可用，行为监控
4）资料传输阶段：通道加密，身份核验
5）资料销毁阶段：彻底清除，核验留痕
3.
模型资料核心隐患识别
1）泄露隐患
2）滥用隐患
3）篡改隐患
4）合规隐患
实例：
以
DS通用大模型在公司内部运用为例，说明资料的隐私意义。
碰头分享：
请列举事务中运用的模型，拆解模型接入的合规情况。
三讲：
模型
“
适用
”的进阶精进
——从“静态适用”到“动态迭代”
一、
模型和业务情境的深度融合
思索：
借助模型的运用实际，对参数调优和情境协同开展必要性说明。
1.
业务诉求驱动的模型参数调优
推演
1）业务标的拆解
2）模型指标转化
3）参数调优执行
4）业务成效验证
5）打法迭代精进
实例：
以图像识别模型为例，说明模型调优办法。
2.
跨情境模型协同制度搭建
1）统一中枢
2）情境节点
3）协同链路
实例：
针对不同模式的模型，说明其落地流程。
二、
模型性能和精度的持续迭代
1.
模型成效评核指标架构
1）技艺层指标：预测类、分类类、生成类，时序类
2）业务层指标：营收增长类、隐患管控类、效率拉升类、用户体验类
3）协同层指标：本领复用类、资料联动类、业务闭环类
2.
模型迭代的流程
1）触发校验
2）方案拟定
3）迭代执行
4）成效验证
5）上线固化
6）复盘沉淀
三、
模型失效预警和修复制度
1. 模型失效预警指标
1）技艺指标
2）业务指标
3）资料特征
4）系统状态
5）合规隐患
2.
模型失效的差异化修复打法
1）性能衰减型失效修复
2）资料适配型失效修复
3）业务适配型失效修复
4）系统兼容型失效修复
5）合规隐患型失效修复
四、
模型学识沉淀和复用
1. 模型文档准则化管控
2.
模型复用的复用前提条件
1）模型本领准则化
2）学识资产完备
3）评核架构健全化
4）权限和合规清晰化
3.
模型复用的核心情境分类
1）直接复用
2）适配复用
3）组合复用
4.
模型复用的准则化流程规划
1）复用诉求发起
2）适配性评核
3）
模型本领封装
/适配
4）联调验证
5）上线运维
6）复盘沉淀
实例：
以
“一维水动力模型”为例，说明模型复用的进程。
碰头分享：
怎样判断一个模型是不是能够复用到其它情境，说明拆解进程。
老师简介
Introduction to lecturers
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珀菲特顾问|莫维老师
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