在当今数字化转型的浪潮中，人工智能（AI）技术已广泛融入各个行业的供应链体系，为企业带来了前所未有的效率提升和创新机遇。然而，随着 AI 在供应链中的应用日益复杂，确保 AI 供应链的可见性变得至关重要。AI 供应链可见性不仅关乎企业对自身运营的掌控，更关系到数据安全、合规性以及应对潜在风险的能力。以下是实现 AI 供应链可见性的七个关键步骤。
第一步：绘制 AI 供应链地图
要实现 AI 供应链的可见性，首先需要全面了解 AI 供应链的构成。这包括明确从数据收集、模型训练到部署和维护等各个环节所涉及的所有参与者、技术和数据流程。例如，确定数据来源是内部生成还是从第三方购买，涉及哪些数据标注团队；模型训练是在企业内部完成，还是借助云服务提供商或专业的 AI 训练机构；模型部署在哪些服务器或边缘设备上，以及由谁负责后续的维护和更新等。通过绘制详细的 AI 供应链地图，企业能够清晰地看到整个链条的全貌，为后续的管理和监控奠定基础。
第二步：识别关键数据与模型
在 AI 供应链中，并非所有的数据和模型都具有同等的重要性。企业需要识别出对业务运营、决策制定以及合规性具有关键影响的数据和模型。关键数据可能包括客户敏感信息、商业机密数据等，这些数据一旦泄露或被篡改，将对企业造成严重的损失。关键模型则是指那些直接影响供应链核心业务流程的 AI 模型，如需求预测模型、库存管理模型等。明确这些关键数据与模型后，企业可以将更多的资源和注意力集中在对它们的保护和监控上。
第三步：建立数据与模型跟踪机制
为了实现对 AI 供应链的实时监控，建立有效的数据与模型跟踪机制必不可少。这意味着要对数据的流动和模型的变化进行全程记录。例如，利用区块链技术的不可篡改特性，记录数据从采集到使用的每一个环节，包括数据的创建时间、修改记录、访问权限等信息。对于模型，要跟踪其训练版本、参数调整历史、部署位置以及使用频率等。通过这种跟踪机制，企业可以及时发现异常情况，如未经授权的数据访问、模型的异常更新等，并迅速采取措施进行处理。
第四步：强化供应商与合作伙伴管理
AI 供应链通常涉及众多的供应商和合作伙伴，他们的安全和合规水平直接影响到整个供应链的可见性。企业需要对供应商和合作伙伴进行严格的筛选和评估，确保他们具备良好的安全管理体系和数据保护措施。在合作协议中，明确双方的安全责任和义务，包括数据共享的范围、方式以及保密条款等。定期对供应商和合作伙伴进行审计，检查其是否遵守相关规定，对于不符合要求的合作伙伴，及时采取整改或终止合作等措施。
第五步：实施安全与合规监控
AI 供应链必须遵守一系列的安全和合规标准，如数据保护法规、行业特定的安全准则等。企业应建立专门的监控机制，确保整个 AI 供应链始终符合这些标准。这包括定期进行安全漏洞扫描、合规性检查等。例如，通过自动化的安全检测工具，实时监测系统是否存在安全漏洞，及时发现并修复可能导致数据泄露或模型被攻击的隐患。同时，根据相关法规和标准，对数据处理、模型使用等行为进行合规性审查，确保企业的 AI 应用在合法合规的框架内运行。
第六步：培养内部专业团队
实现 AI 供应链可见性需要具备专业知识和技能的团队。企业应注重培养内部的 AI 供应链管理团队，使其成员熟悉 AI 技术、数据安全、供应链管理以及相关法律法规等多方面的知识。这些专业人员能够更好地理解 AI 供应链的复杂性，制定合理的管理策略，并有效地应对各种问题和挑战。此外，定期对团队成员进行培训和知识更新，使其跟上行业发展的步伐，掌握最新的技术和管理方法。
第七步：建立应急响应计划
尽管企业采取了各种措施来确保 AI 供应链的可见性和安全性，但仍无法完全排除意外事件的发生。因此，建立完善的应急响应计划至关重要。应急响应计划应明确在发生数据泄露、模型被攻击等紧急情况时的应对流程和责任分工。例如，规定如何快速启动应急响应机制，通知相关部门和人员；如何对受损的数据和模型进行评估和恢复；以及如何与监管机构、客户等利益相关方进行沟通等。通过定期进行应急演练，检验和完善应急响应计划的有效性，确保企业在面对突发情况时能够迅速、有效地做出反应，将损失降到最低。
实现 AI 供应链可见性是一个复杂而长期的过程，需要企业从多个方面入手，采取系统的措施。通过这七个关键步骤，企业能够更好地掌控 AI 供应链，提高数据安全性和合规性，降低潜在风险，从而在数字化时代的激烈竞争中稳健发展。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/shi-xian-ai-gong-ying-lian-ke-jian-xing-de-qi-ge-guan-jian
