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在当今快节奏的人工智能格局中，在不破坏创新的情况下管理合规性、风险和成本是当务之急。本指南重点介绍了五个为美国企业量身定制的人工智能治理平台，每个平台都旨在简化监督、降低风险和优化支出。主要功能包括 实时监控， 自动合规性检查，以及 详细的审计记录。无论您是管理多个 AI 模型还是专注于单一提供商，这些平台都能提供符合美国监管标准和业务需求的治理解决方案。
每个平台在特定领域都表现出色，可帮助企业在保持效率的同时满足合规要求。浏览以下详细信息，找到最适合您的 AI 治理需求的方案。
Prompts.ai 是一个 企业 AI 编排平台 旨在简化对超过 35 种顶级 AI 模型的访问——包括 GPT-4， 克劳德， 美洲驼，以及 双子座 -通过单一的安全接口。通过整合这些工具，它消除了管理多个 AI 系统的复杂性并简化了治理流程。
Prompts.ai 将治理控制直接集成到 AI 工作流程中，允许团队在充分利用平台的人工智能功能的同时，执行政策、监控使用情况并保持合规性。
Prompts.ai 提供详细的审计记录，记录提示使用情况、模型选择和用户操作，并附有 MM/DD/YYYY 时间戳。其强大的权限设置允许管理员限制用户、团队或项目的访问权限，从而确保遵守组织政策。对于有联邦合规需求的公司，该平台的环境隔离功能使各部门或项目能够在独立的安全的人工智能环境中工作，同时保持集中监督。这些功能共同支持成本管理和监管合规。
Prompts.ai 最出色的治理工具之一是其实时成本跟踪。该平台即时监控代币使用情况，并将其转化为精确的美元成本，从而提供人工智能支出的明确明细。正如该平台所强调的那样：
“将人工智能成本降低98％，让您的团队可以在一个平台上安全访问35多种领先模型。”
Prompts.ai 的代币池系统通过集中代币积分进一步简化了费用管理。例如，定价为每月29美元的创作者计划包括最多五个工作空间的25万个代币积分，而问题解决者计划每月99美元，为无限工作空间提供500,000个代币积分。这种方法将不可预测的费用转化为透明的、基于使用量的成本。
Prompts.ai 包含高级风险评估功能，可在不中断 AI 工作流程的情况下运行。其 MCP 网关实时监控模型上下文协议的交互，提供对 AI 代理行为的见解。该平台的风险评分系统评估每台 MCP 服务器的漏洞，帮助组织确定安全措施的优先顺序。Shadow MCP 检测可识别未经授权的 AI 部署，其威胁情报工具可立即阻止恶意代理。管理员可以通过根据用户、服务器或操作类型管理操作来强制执行规则，确保监管策略自动得到维护。这些控制措施增强了安全性，同时保持了运营效率。
Prompts.ai 的治理框架旨在随着组织的人工智能需求而发展。该平台提供灵活的定价，从每月0美元的即用即付计划开始，并可根据需求的扩大进行升级。年度计划包括为长期用户提供10％的折扣。统一界面整合了各种 AI 功能，降低了技术复杂性和开销。对于较大的团队，Problem Solver 计划支持多达 99 名合作者跨越无限的工作空间，而工作空间隔离可确保各个业务部门能够在总体治理政策下独立运营。这些功能使 Prompts.ai 成为旨在平衡效率与合规性的美国企业的可靠解决方案。
Watson Open 通过自动监控和执行政策来简化企业的人工智能监督，尤其是在充满挑战的合规环境中。它建立在 IBM 可靠的云基础架构之上，将治理工具无缝集成到现有工作流程中。这使企业可以在不中断开发流程的情况下管理模型生命周期并遵守法规。让我们来探索它的一些突出功能。
沃森 OpenScale 使用 人工智能概况介绍 自动记录训练数据、性能指标和决策等关键细节，并附上美国标准时间戳 (MM/DD/YYYY)。它还可以跟踪从数据采集到部署的数据沿袭情况，从而提供完全的透明度。
该平台配备了符合GDPR、CCPA等法规和HIPAA等医疗保健特定规则的模板。它包括用于检测偏见和监控道德合规性的自动化工具，在模型偏离预设指导方针时发出警报。此外，它允许为不同部门量身定制单独的审计日志，从而在不干扰独立运营的情况下确保集中监督。
Watson OpenScale 持续实时评估 AI 性能，使用自动评分系统密切关注模型漂移、数据质量和性能下降。它的可解释性工具可以深入了解决策的制定方式，从而更容易发现偏见或错误。
IBM 的风险评分机制考虑了模型复杂性、数据敏感度和监管要求等变量。这种加权方法可帮助组织在各种 AI 部署中有效地确定治理工作的优先顺序。
凭借其混合云架构，Watson OpenScale 可适应本地和云端设置，确保随着企业规模的扩展，实现一致的治理。它通过API和预建连接器与流行的开发工具和企业软件兼容，因此可以轻松地逐步引入或扩展治理措施。
该平台还支持多云环境，实现对不同提供商的持续监督。IBM 提供专业服务以帮助企业建立治理框架，其模块化设计允许组织根据需要激活特定功能，并可随着时间的推移灵活扩展。
微软的Azure OpenAI服务将高级人工智能模型与基本的治理工具相结合，确保了符合监管和公司标准的安全部署。和 Azure AI 内容安全 和 负责任的 AI 功能已集成到开发过程中，团队可以在不减缓创新的情况下保持严格的监督。该平台将合规性和成本管理无缝整合到其 AI 工作流程中，使组织能够在遵守所需标准的同时部署 GPT-4 和 GPT-3.5 等模型。
Azure OpenAI 服务会自动记录所有 API 调用，捕获用户身份和时间戳（MM/DD/YYYY HH: MM: SS）等详细信息。这个 内容安全工作室 保留内容筛选决策的详细记录，记录特定的提示或输出被标记或屏蔽的原因。这创建了可靠的审计跟踪，向合规官员和外部审计师展示了积极的风险管理。
该平台还支持关键合规框架，包括SOC 2、HIPAA、FedRAMP和ISO 27001。自动报告工具以美国监管机构要求的格式生成文档，从而简化合规流程。此外，与微软的整合 Purview 通过对人工智能工作流程中的敏感数据进行分类和跟踪，增强治理。该系统自动识别个人身份信息 (PII) 并执行处理政策，确保始终遵守 GDPR 和 CCPA 要求。
Azure OpenAI 服务提供详细的成本可见性，允许组织按部门、项目或用户监控支出。支出限额可以在各个级别上设置，从单个 API 密钥到整个资源组，当使用量接近预定义阈值时会触发自动警报。
和 天蓝色预算，组织可以实施自动扩展控制。例如，当达到每月限额时，可以限制高成本运营或将其重定向到更具成本效益的模式。这可确保 AI 支出保持可预测性，同时保持关键任务的可用性。实时仪表板显示代币消费模式，帮助团队优化使用并评估其人工智能计划的财务影响。这些成本控制与该平台对主动治理的更广泛关注相一致。
该平台使用仇恨言论、暴力、自残和不当内容等类别的实时风险评分来持续评估人工智能输出。可配置的策略会自动阻止或标记有问题的输出，从而确保符合组织和监管标准。
即时注射检测 主动监控旨在操纵 AI 行为、记录事件和立即采取安全措施的恶意输入。维护个人用户和应用程序的风险分数，帮助管理员识别潜在的滥用行为或漏洞。
Azure的 模型监控 跟踪一段时间内的绩效趋势和输出质量，在响应偏离预期基准时提醒团队。这样可以确保一致的治理，即使模型更新或使用模式发生变化也是如此。
Azure OpenAI 服务旨在针对企业工作负载进行扩展，同时保持对所有部署的强大监管。诸如此类的功能 私有端点 和 虚拟网络集成 确保 AI 流量保持在企业网络内，增强安全性。
通过 Azure 活动目录，组织可以集中身份管理，并将现有的基于角色的访问控制应用于 AI 资源。即使在团队扩张和新用例出现的情况下，这也消除了对单独治理系统的需求。该平台的 API 管理 层在不同的 AI 服务和版本中执行一致的策略。
与微软整合 电源平台 将治理能力扩展到公民开发者，提供具有内置安全功能的预配置的人工智能组件。这使组织能够扩大人工智能的采用率，同时保持企业级监督，在不影响治理标准的情况下确保增长。
Google Cloud 提供了一套工具，旨在让组织集中控制其 AI 运营。这些工具有助于管理审计跟踪、合规性报告、成本跟踪和风险评估。他们还密切关注模型版本更新，执行严格的访问控制，并监控人工智能性能。这确保了企业能够满足监管要求和内部政策，同时继续专注于提高其人工智能能力。谷歌云的治理框架有效支持合规性和可扩展的人工智能开发的双重目标。
SAS Viya 通过提供全面的方法来管理 AI 模型（从创建到部署）而脱颖而出。它非常注重监管合规性，在整个 AI 模型生命周期中提供企业级治理。以下是SAS Viya如何应对关键治理挑战的详细介绍。
SAS Viya 精心跟踪模型生命周期的每个阶段，捕捉其沿袭并记录在此过程中所做的所有更改。这包括自动记录模型版本、数据更新和决策流程，从而确保稳健的审计跟踪。
该平台通过生成来简化监管合规性 详细的合规报告 根据GDPR、CCPA和金融服务法规等框架量身定制。这些报告提供了对模型性能、偏差检测结果以及自动决策背后的理由的见解。组织可以进一步自定义这些模板以满足其特定的监管需求。
为了保持高标准，SAS Viya 采用了 模型验证框架 它会在模型上线之前对其准确性和公平性进行评估。如果模型的性能偏离可接受的阈值，系统会将其标记以供审查，从而确保持续遵守组织和监管标准。
SAS Viya 采用实时监控工具来检测偏差和模型偏差等问题。当模型开始产生超出可接受范围的结果时，系统会立即触发警报以采取纠正措施。
该平台的 可解释性功能 为人工智能模型如何做出决策提供清晰、易于理解的见解。这种透明度使治理团队能够评估该模型的逻辑是否符合道德考虑和业务目标。
SAS Viya 专为在云和本地环境中无缝运行而设计，无论设置如何，都能提供一致的治理。它能够与现有的数据仓库、MLOps工具和商业智能系统集成，这意味着组织可以在不彻底改革其基础设施的情况下采用它。
该平台还促进了协作，允许数据科学家、合规团队和利益相关者共同合作进行模型审批。敏感职能通过基于角色的访问控制得到保护，确保只有授权人员才能访问关键的治理功能。
多亏了它 API 驱动的架构，SAS Viya 可以嵌入到现有的开发工作流程中。团队可以自动执行合规性检查、模型验证和审计报告生成等任务，同时与常用工具和 CI/CD 管道无缝集成。这种灵活性确保了治理流程保持高效并能适应不断变化的需求。
以下是每个平台的主要功能和优势并排介绍。要更深入地了解每种情况，请参阅本指南前面的详细章节。
下表展示了不同的人工智能治理方法。 Prompts.ai 非常适合注重成本控制和多模式灵活性的企业，可在保持企业级治理的同时节省大量成本。像这样的平台 IBM 公司 和 SAS Viya 由于其强大的合规工具，特别适合监管要求严格的行业。
组织已经投资了 微软 生态系统会发现 Azure openAI 服务 成为最无缝的选择，而 谷歌云人工智能治理 擅长自动化 ML 管道管理。归根结底，最佳选择取决于您当前的基础架构、监管需求，以及您是否需要对多个人工智能模型进行监管或更愿意坚持使用单一提供商。
对于寻求适应性并避免供应商锁定的企业而言，支持多个LLM提供商的平台提供了最大的战略灵活性。这可确保您的治理框架在新模式和技术出现时保持相关性，从而最大限度地降低未来迁移的风险和成本。这些见解与本指南前面详述的治理优势相一致。
我们审查的平台表明，有效的人工智能治理正在改变美国组织管理人工智能的方式。通过确保运营保持可控性和合规性，企业可以应对监管挑战并管理与人工智能部署相关的高成本。真正的挑战在于平衡当前的业务收益与长期适应能力的需求。
在分析的平台中，有一个平台脱颖而出： Prompts.ai。它将人工智能软件成本削减了多达 98% 同时提供访问权限 35 款领先型号。实时代币跟踪、强大的权限控制和隔离的提示环境等功能提供了团队所需的透明度和安全合规性。这些具体优势与我们讨论的原则非常吻合，使其成为旨在简化人工智能战略的组织的有吸引力的选择。
Prompts.ai 通过提供轻松监督和控制 AI 使用的工具，使浏览美国合规法规变得简单。它使企业能够查明和监控敏感数据，应用治理政策，并创建符合基本法律框架的自动化报告，例如 你好 和 GDPR。
关键功能，例如 审计跟踪， 权限控制，以及 政策执行 促进合乎道德和透明的人工智能实践。这些工具经过量身定制，以符合联邦要求并适应不断变化的监管标准，使企业能够自信地管理多个人工智能模型，同时保持合规性。
Prompts.ai 提供有影响力的工具，帮助企业高效地管理 AI 成本。具有诸如此类的功能 动态提示路由， 实时代币跟踪，而且灵活 按使用付费模式 在TOKN积分的推动下，公司可以将人工智能相关费用减少多达98％。
这些功能旨在减少过多的模型调用，提高代币效率，并使支出与实际使用量保持一致。通过简化运营和提供精确的成本管理，Prompts.ai 使企业能够保持在预算范围内，同时支持可扩展和负责任的人工智能解决方案。
Prompts.ai 通过组合来简化风险评估和监控 实时成本跟踪， 高级路由，以及 后备策略。这些功能共同运行，提供不间断的监督，保持 AI 工作流程的效率和平稳运行。
该平台还包含 合规工具 以及强大的监控系统，使企业能够保持问责制并更大规模地遵守道德标准。这种平衡可确保在不牺牲生产力或绩效的情况下进行有效的治理。
