全链路血缘追踪
从原始数据到特征、到模型版本、到线上请求，每一跳都记录来源与变换算子，支持按 request_id 反向定位到具体训练样本。
- 血缘粒度细化到字段级，覆盖 100% 上线特征
- 变更留痕可对比，模型回滚平均 3 分钟完成
- 异常样本可一键回放，复现成本下降 70%
Core Capability
四项核心能力，把透明做进平台底座
不是加一层日志页面，而是把可解释、可审计、可回溯作为平台级能力内建到 AI 平台开发流程中。
推理证据链
每次推理输出附特征贡献度与置信区间，人工可复核，监管可导出。
公平性校验
分组指标差值超阈值自动告警，偏差从 12% 收敛到 3% 以内。
透明可观测面板
训练与推理指标同屏对照，异常在 30 秒内定位到具体服务与模型版本。
分级权限与脱敏
按角色控制可解释输出的可见粒度，敏感字段默认脱敏展示。
Latest Updates
最新动态 · 平台与合规进展
围绕透明效果与用户体验的迭代节奏，均可在测试环境中验证后再灰度上线。
可解释输出新增反事实解释
对拒贷类场景自动生成「若某项特征变化则结果如何变化」，帮助业务方在 1 次会话内理解模型边界，已通过安全评估。
审计导出支持签名校验
导出的推理证据链附哈希签名，接收方可离线校验完整性，防止链路被篡改，满足内部审计留痕要求。
网页设计改版：透明即默认
推理详情由三级折叠改为一级平铺，关键指标前置，业务人员自助排查比例提升到 68%。
Transparent Pipeline
一次请求，走完可被验证的四步透明链路
把「可信」拆成可执行动作：采集即标注来源与授权范围；训练即固化数据版本与随机种子；推理即记录输入指纹与输出证据；归档即按策略冷存并支持按需回捞。任何一步缺失，平台会在发布门禁处直接拦截。
≤ 30s异常定位到模型版本
100%上线模型具备证据链
4 级可解释输出可见粒度
3 类发布门禁自动卡点
Solution Compare
三档解决方案对比，按信任强度选择
先明确合规与审计诉求，再决定透明能力的深度，避免为用不到的能力付出性能代价。
| 对比维度 | 基础版 | 可信版 | 审计增强版 |
|---|---|---|---|
| 推理证据链 | 仅日志摘要 | 完整证据链 | 证据链 + 签名 |
| 证据留存周期 | 30 天 | 180 天 | ≥ 3 年 |
| 可解释输出粒度 | 全局指标 | 分组指标 | 个体级反事实 |
| 推理延迟影响 | ≤ 2% | ≤ 6% | ≤ 12% |
| 适用场景 | 内部实验平台 | 对外业务系统 | 受监管高敏场景 |
| 发布门禁卡点 | 不启用 | 3 类自动卡点 | 3 类 + 人工复核 |
Live Metrics
数据可视化面板 · 透明度用数字说话
以下为平台上线后的典型观测区间，用于设定团队内部的信任基线。
决策可追溯覆盖率
100%目标 ≥ 98%
异常请求定位耗时
28s目标 ≤ 60s
公平性分组偏差
3.1%阈值 ≤ 5%
推理延迟增量
+5.4%上限 +6%
人工复核通过率
92%目标 ≥ 90%
审计导出成功率
99.8%含签名校验
Practical Checklist
落地清单：6 条可执行动作，把透明能力真正跑起来
按顺序推进，每一条都给出可量化验收口径，避免做成「看起来很透明」的表面工程。
先定证据最小集，再谈框架
与法务、风控共同确认每条推理必须落库的字段：request_id、模型版本、输入指纹、输出置信度、特征贡献 Top5。缺字段即视为不合格，验收口径为「抽样 200 条请求，字段完整率 100%」。
给可解释输出设性能预算
在压测中固化增量：可信版推理延迟增量控制在 +6% 以内，若超限则降级为异步生成解释。验收口径：P99 延迟 ≤ 240ms，误差带 ±5% 内可接受。
把血缘粒度下沉到字段级
仅记录「用了哪张表」不足以定位问题。要求特征到源字段可双向追溯，验收口径：随机抽取 20 个上线特征，100% 可回溯到具体源字段与变换算子。
公平性指标设阈值告警
按业务敏感分组计算指标差值，阈值建议 ≤ 5%，越界即触发告警并冻结发布。验收口径：连续 30 天分组偏差均值 ≤ 5%，无未处理告警。
权限与脱敏先于界面上线
按角色控制可解释输出可见粒度（4 级为宜），敏感字段默认脱敏。避坑点：不要先做炫酷的可视化面板再补权限，返工成本通常是首版的 2 倍以上。
用回放演练验证可信度
每月抽取 50 条历史请求做回放，核对决策是否可复现。验收口径：复现一致率 ≥ 99%，不一致项须在 5 个工作日内定位到数据或代码变更点。
99.95%平台服务可用性
+6% 以内可解释带来的延迟增量上限
5%公平性偏差告警阈值
≥ 99%历史请求回放复现一致率