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DNLA 模型登记册
开发中大多数组织并没有一份真正的清单，能说清自己在运行多少个 AI 系统、这些系统归谁所有、接触了哪些数据、又或者一旦其中某个系统失效会发生什么。DNLA 模型登记册正是这样一份持续更新的中央记录。
它解决的问题
影子 AI 是常态，而非例外
AI 系统被采用的速度，远远快于被记录归档的速度。某个团队上线了一个聊天机器人，某人把模型接入了电子表格宏，某个供应商悄悄在您已付费使用的工具里加入了“AI 驱动”功能，六个月后，安全、法务或管理层中没有一个人能列出一份完整清单，说清究竟有哪些系统在运行、处理什么数据、拥有什么权限。正是这一空白地带，让事件、合规失败与失控风险在无声无息中不断累积。
某个团队悄悄把 LLM 接入面向客户的业务流程，没有经过安全审查，没有指定负责人，公司里其他人也毫不知情
某个供应商更换了贵公司所依赖的集成背后的底层模型，直到行为发生变化才有人察觉
审计师或监管机构要求提供在用 AI 系统的完整清单，而诚实的答案是：没有人真正清楚
一个已经悄悄失效数月的系统，在一次健康检查中才重新浮出水面，因为从未有人负责对其进行审查
追踪内容
每个系统一条记录，持续保持最新
- 组织内的每一个 AI 系统
- 业务与技术负责人
- 供应商与模型
- 使用目的
- 用户群体
- 数据来源
- 处理的敏感信息
- 风险等级
- 上次审查日期
- 续约日期
- 模型版本
- 供应商依赖关系
- 审批与例外情况
- 事件与故障
模型登记册的设计定位是与 QAi 和治理就绪服务协同运作：每一次审计、每一次治理项目都会为它提供数据，让组织最终拥有一个真正了解自己在运行什么 AI 的地方，而不必每次被问起时都重新做一遍摸底调查。
不确定自己实际有多少个 AI 系统在运行？
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