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：由中央强制执行，权力左移，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。
大多数企业人工智能在投入生产前就停滞不前。缺失的关键环节是治理。缺乏集中监管的解决方案、部署时没有审计跟踪的代理、无法追溯到实际业务成果的工作流程，都会导致问题。每一个未经治理就投入使用的资产都意味着额外的风险。
Mendix 它通过一个位于产品组合中每个解决方案、代理和工作流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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与 Mendix，我们能够设置护栏，允许组织中的团队快速构建应用程序，但必须在组织的信息风险政策范围内。
马克·巴斯 快速应用程序开发产品负责人
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的风险。适用于每个团队或每个项目的治理模式无法扩展。 Mendix 集中执行策略，适用于每个解决方案、代理和工作流程，因此在一个业务部门中适用的规则也适用于所有地方。
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
许多组织没有机制将已部署的人工智能与其应该实现的目标联系起来。
内 Mendix用户可以将每个解决方案和代理与预定义的业务目标关联起来。领导层不仅关注解决方案组合是否活跃，还关注其是否正在创造价值。
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。
人工智能治理框架通常不够完善。当合规团队要求提供审计跟踪记录时，可能存在，也可能不存在。
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，而不是事后添加的追溯层。
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大部分都集中在运维上。主动运维不仅能减少故障发生，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
如何在不降低团队工作效率的前提下，对团队正在开发的所有项目实施统一的管理？
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都会自动运行。
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，因为合规性并非单独的步骤。IT 部门可以清晰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？
每个解决方案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，因此您可以查看正在运行的方案、成本以及收益。
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解决方案或代理。这意味着您的 AI 战略不会受制于任何单一供应商的价格变动、功能缺陷或可用性问题。