企业架构为强大、安全且可扩展的 AI 部署奠定了基础。
大多数组织在人工智能之旅伊始都会进行一些孤立的、以解决方案为导向的实验。例如，自动化合同流程或试用聊天机器人。这些项目可能很快带来投资回报 (ROI)，但随着应用范围的扩大，问题也随之而来：
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- 我们是不是在重复工作？
- 哪些项目最符合战略？
- 我们如何管理合规性、治理和风险？
这时，企业架构就显得至关重要了。
将人工智能代理映射到服务运营
人工智能代理必须受到约束，并映射到特定的服务领域和服务操作。代理绝不能脱离边界运行。
为什么： 如果允许代理在 API 和系统之间自由漫游，它们可能会做出不可预测的选择。相反，应将它们绑定到定义清晰的服务操作和语义 API，从而使其行为具有确定性和可审计性。
例如，在贷款自动化领域：
- 自然语言代理处理客户请求。
- 风险评估代理人评估信用度。
- 内容生成代理准备回复。
- 个性化代理会更新客户记录。
通过将每个代理与定义明确的服务和 API 连接起来，组织可以确保 AI 的行为可预测、透明且符合治理范围。
为什么使用 Avolution 人工智能应用前景如何？
企业架构并非纸上谈兵。借助合适的工具，企业可以在确保合规性的同时，加速人工智能的采用，并与业务战略保持一致。
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资产再利用：
预构建框架和语义 API 映射可以节省银行业等高度监管行业的时间。
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自动化可视化：
路线图、叠加层和产品组合视图会随着架构师对流程、应用程序和人工智能解决方案进行建模而动态更新。
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支持治理：
合规控制可以与解决方案关联，实现自动化合规评分和仪表盘。
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停留片刻
灵活：ABACUS 使架构师能够快速添加新属性并对 AI 特有的属性进行建模，例如幻觉率、训练数据来源或 GPU 依赖性。
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安全地模拟未来状态：
组织可以在不影响当前环境的情况下设计新的 AI 架构，然后在准备就绪时同步更改。
负责任地治理人工智能
世界各国政府都在推行人工智能治理框架。企业需要展现透明度、问责制和数据安全。
以企业架构为导向的方法可以帮助组织：
- 跟踪框架中的控制措施。
- 明确所有者和责任。
- 计算合规性评分。
- 优先考虑影响大、投入少的改进措施。
这使得合规不再仅仅是勾选一项任务，而成为一种战略推动因素。
人工智能网络研讨会：
利用企业架构推动更智能的AI应用
本次网络研讨会的主要内容包括：
- 不要重新发明一套“人工智能战略”。重用企业架构工件，例如能力图、价值流和路线图。
- 约束代理 通过将它们映射到特定的服务操作和 API。
- 对LLM采取不同的处理方法 从传统应用程序到监控准确性、幻觉和伦理道德。
- 积极主动地治理 并将人工智能解决方案与合规框架联系起来，并跟踪绩效。
- 使用灵活的工具 喜欢 Avolution“ ABACUS 以高效的方式扩大应用范围。
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