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将预测模型纳入可管理、可追溯的决策流程
SMARTS 将模型结果、业务规则和人工复核步骤组合成可追溯的决策流程。平台支持导入 Python 模型，以及 ONNX、PMML 格式的模型（如 SAS、SPSS、R 开发的模型），也能调用部署在 SMARTS 之外的模型服务；还可以用 BluePen 从数据生成可解释的模型或决策树，并提供 AI 助理。
03 / AI
AI / ModelOps
SMARTS 把预测模型放进可治理的决策链：模型分数、业务规则和人工复核在同一条可追溯路径上执行，而不是模型和规则各跑各的。
- 导入 Python 模型，或 ONNX、PMML 格式模型；也可调用外部模型服务
- BluePen 探索数据统计与相关性，生成可解释的模型或规则，并计算公平性与可解释性指标
- AI 助理用自然语言完成决策管理任务（2024 年 3 月发布）
- Interactive Tree Model 可结合数据构建、测试和部署决策树（2024 年 2 月发布）
- 用模拟运行和冠军/挑战者实验比较不同模型；实时监控模型表现，设置模型漂移告警，并可自动重训和替换模型；在生命周期管理界面查看 Python 模型状态
- 模型生命周期覆盖目标定义、开发、部署与持续改进
- 适用角色
- 数据科学家、模型管理员、决策工程师
- 输入
- 预测模型、训练/评分数据、绑定字段
- 操作
- 导入或生成模型，将模型结果接入决策流程，跟踪版本和运行表现
- 输出
- 可调用、可回滚的模型服务
- 管理要求
- 模型版本、调用记录和生产表现评估
产品工作台
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FAQ
常见问题
- 已有 Python、ONNX、PMML 或评分卡模型能接入吗？
- 可以。Python、ONNX、PMML 模型可直接导入；已部署在其他平台的模型可作为外部服务调用；也可在平台内构建决策树，或用 BluePen 探索数据、生成可解释模型后放入决策流程。
- AI 助理会不会直接改生产规则？
- 不会直接发布。自然语言生成的是待验证的决策资产，仍要经过测试、权限和审批才能成为默认版本。