北京
每家企业都希望提升软件交付效率，而对于FICO来说，这一目标尤为关键——因为其客户需要完成大规模的业务决策处理。
FICO是一家专注于信用评分服务的数据分析软件公司，依托大数据与算法预测消费者的消费行为。其服务广泛应用于零售、医疗、金融等行业，帮助银行、保险公司、信用卡发行机构等对客户进行综合评估与决策。
随着金融机构在信用发放等领域对消费者的评估方式日益受到关注，外界对于人为输入偏差或AI训练偏差可能引发的不公正问题，也给予了更多审视。
FICO首席产品与技术官Bill Waid近日接受了《DOS Won't Hunt》播客节目的专访，分享了公司如何通过统一DevOps模式加速软件发布，以及AI与机器学习如何助力提升软件质量。
Waid介绍，此前FICO的工程团队由多个Scrum小组组成，各自以敏捷方式独立运作。"DevOps一直是我们运营的核心组成部分，但这些DevOps职能分散在各个Scrum团队中，"他说道，"每个团队各自负责软件向生产环境的推进。"
为提升协同效率，FICO转向平台化开发模式，将核心功能与能力在不同业务场景之间共享复用。Waid指出，这一转变带来了新的挑战："从DevOps的角度来看，作为一个统一平台，各DevOps职能需要协同运作。"为此，FICO着手推进DevOps模式的整合统一。
在AI应用层面，FICO同样走在前列。Waid表示，公司引入AI技术已有数十年历史，这使FICO得以有效应对消费市场持续涌现的海量数据。尽管此前已部署了DevOps策略，但Waid强调，更为统一的整合方式进一步帮助开发人员缩短了交付周期、提升了整体效率。
Q&A
Q1：FICO的统一DevOps模式和之前分散的DevOps有什么区别？
A：此前FICO的DevOps职能分散在各个Scrum团队中，各团队独立负责软件向生产环境的推进，缺乏协同。转向统一DevOps模式后，FICO采用平台化开发策略，将核心功能在不同业务场景间共享复用，各DevOps职能得以协同运作，从而显著缩短了软件交付周期，提升了整体开发效率。
Q2：FICO使用AI技术主要解决什么问题？
A：FICO引入AI技术已有数十年历史，主要用于处理消费市场持续产生的海量数据，通过大数据与算法预测消费者行为，帮助银行、保险公司、信用卡发行机构等金融机构对客户进行综合评估与决策。此外，AI与机器学习技术也在软件开发流程中发挥作用，有助于提升软件质量。
Q3：FICO的信用评分服务为何受到外界审视？
A：随着金融机构在信用发放等领域对消费者的评估方式影响日益扩大，外界对于评估过程中可能存在的偏差问题愈发关注。这些偏差可能来自人为输入环节，也可能源于以偏差数据训练的AI模型，由此引发了对评估公正性的质疑与审视。
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