您需要重新思考低代码治理的 3 个理由
低代码需要良好的治理。但这并不意味着传统的开发治理方式就能胜任。了解为什么低代码治理如此重要……
企业人工智能治理
管理每个解决方案、代理和工作流程
大多数企业都奉行例外管理原则。 Mendix 使治理成为基础：集中执行并与结果挂钩。
值得信赖
您的投资组合增长了。
你的攻击面也是如此。
60% 的企业评估过企业级人工智能，但只有 5% 的企业最终投入生产使用。差距不在于能力，而在于治理。应用程序在缺乏集中监管的情况下构建，代理程序部署时没有审计跟踪，工作流程无法追溯到实际的业务成果。每一个未经治理就投入使用的资产都意味着额外的负担。
Mendix 它通过一个位于您的投资组合中每个应用程序、代理和工作流程之上的单一强制执行层来弥补这一差距——无论它是如何构建的、在哪里运行的，或者属于哪个团队。
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Mendix 它从一开始就把一切都安排妥当了。我们无需考虑安全性、可扩展性或性能问题。这让我们能够专注于真正想要交付的内容。
克里斯·皮库 Chief Technology Officer
规模化治理
掌控整个景观的运行规律
影子人工智能并非未来风险。已有69%的网络安全负责人报告称，员工正在使用被禁用的人工智能工具。适用于团队或项目的治理模式无法扩展。 Mendix 集中执行策略——适用于每个应用程序、代理和工作流程——因此在一个业务部门中适用的规则适用于所有地方。
在整个产品组合中实施一致的安全、合规和风险管理政策
无论资产的建造方式或建造地点如何，都要实时掌握其状态。
消除影子IT和影子AI造成的盲点
将投资与结果联系起来
56%的CEO表示，人工智能尚未带来显著的成本或收入效益。大多数组织缺乏将实际运行的系统与其预期成果联系起来的机制。
用户可以将所有应用程序和代理关联起来 Mendix 以实现既定的商业目标为导向。领导层关注的是投资组合是否在创造价值，而不仅仅是它是否处于活跃状态。
在开发阶段，将每项资产与业务目标联系起来。
赋予领导层足够的洞察力，以便加快推进行之有效的措施，并停止无效的措施。
从一开始就建立审计跟踪，而不是后来添加的。
仅有 12% 的首席营收官 (CRO) 认为其人工智能治理框架高度完善——尽管已有 54% 的 CRO 将人工智能投入生产环境运行。当合规团队要求提供审计跟踪记录时，要么存在，要么不存在。
Mendix 从开发之初就记录每个代理操作、每次人工干预和每个数据沿袭事件，而不是在部署后添加追溯层。
追溯每一个决策，直至找到驱动决策的代理、规则和数据。
无需人工重建即可满足审计和监管要求
为CRO提供一套与现有生产环境成熟度相匹配的治理框架。
在不增加运营负担的情况下扩大投资组合
软件生命周期总成本的 50% 到 80% 都花在了运维上。主动运维不仅可以减少故障，还能改变大规模运行软件组合的成本结构。
Mendix 通过 CI/CD 质量门、AI 驱动的事件管理和自动化监控，将验证左移，从而在问题进入生产环境之前将其捕获。
通过在开发阶段而非上线后发现问题来降低补救成本。
在运营人员数量不成比例增长的情况下，监控整个投资组合
在合规性和主权要求变化的情况下，保持部署灵活性，无需重新搭建平台。
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常見問題解答
如何对我的团队正在构建的所有内容实施管控，同时又不减慢他们的速度？
治理 Mendix 这是基础性的。策略在平台层面强制执行，这意味着团队无需将合规性管理与开发分开——它已嵌入到流程中。质量门、行为准则和策略执行均自动运行。
当团队构建代理的速度超过 IT 部门的审核速度时会发生什么？
Mendix 在创建阶段就强制执行治理——质量门、行为准则和策略控制都嵌入到开发流程本身。团队无需暂停进行审查，因为合规性不再是单独的步骤。IT部门可以清晰地了解正在构建和部署的内容，而不会成为瓶颈。
如何在不涉及工程的情况下获得审计所需的资料？
所有代理操作、人工干预和数据沿袭事件都会自动记录。审计报告基于实时数据生成，而非事后重建。
如何 Mendix 将人工智能支出与业务成果联系起来？
每个应用和代理在开发之初都与明确的业务目标相关联。令牌使用情况、运营成本和结果数据都集中在一个视图中显示——因此您可以清楚地看到哪些服务正在运行、成本是多少以及收益如何。
如何 Mendix 如何处理受监管环境下的部署？
Mendix 支持三种部署类别: Mendix 云（单租户或多租户托管云）、第三方云到您选择的云，以及全栈私有云 Mendix 适用于具有严格数据主权或合规性要求的环境的平台。
如何避免被单一的AI模型提供商锁定？
Mendix 它从设计上就与模型无关。您可以集成多个生命周期管理 (LLM) 系统，并在不同供应商之间切换，而无需重新架构您的应用程序或代理。这意味着您的 AI 策略不会受到任何单一供应商的价格变动、功能缺陷或可用性问题的限制。