比较与选型
从人工规则迁移到机器学习路由
在模型通过可观察、可回退的阶段证明可靠之前，现行人工策略应继续作为已知基准。
冻结人工基线
启用模型前记录现有规则、优先级、例外和来源分布，并标记已知测试，避免之后的差异来自隐藏变更。
采集旁路决策
让人工策略继续确定目标，同时生成模型分数和理由。按照来源、国家、网络与设备研究两种结果的差异。
依据后果推导阈值
定义哪些误报最重要，以及如何安全处理不确定性。不要直接复制流量组成和目标均不同的其他流程阈值。
逐步移交决策权
先启用一个来源分段或分数区间，保留放行规则并指定恢复负责人。不要同时改变特征、目标和阈值。
证明新状态可靠
重复验收案例，将事件与基线比较并解释人工与模型贡献。只有回退和漂移监控均经过测试后才能结束迁移。