AI tăng phạm vi tiếp cận của mọi quyết định nó ủng hộ, kể cả những quyết định sai lầm. Dữ liệu kém có thể lan truyền qua các quy trình làm việc tự động, quyền sở hữu không rõ ràng có thể trì hoãn can thiệp, và kiểm soát muộn có thể ngăn cản các giải pháp tiềm năng mở rộng.
Những gì từng ảnh hưởng đến một báo cáo riêng lẻ giờ đây có thể ảnh hưởng đến khách hàng, nhân viên, hoạt động và kết quả pháp lý. Chúng tôi xây dựng niềm tin vào cách quản lý dữ liệu và AI ngay từ đầu bằng cách tăng cường chất lượng, quyền sở hữu, kiểm soát và các thực hành AI có trách nhiệm để tổ chức có thể mở rộng một cách tự tin.
Tăng niềm tin vào việc sử dụng dữ liệu và AI
Làm rõ quyền sở hữu và trách nhiệm giải trình
Cải thiện chất lượng và tính nhất quán dữ liệu quan trọng
Quản lý rủi ro về quy định, vận hành và mô hình
Mở rộng AI có trách nhiệm một cách tự tin
01
Giới thiệu các thực hành sở hữu và vòng đời giúp dữ liệu luôn hữu ích, dễ tiếp cận và quản lý tốt trong toàn tổ chức.
02
Tạo ra quản trị mà mọi người có thể áp dụng trong thực tế, với các chính sách, tiêu chuẩn, quyền quyết định rõ ràng và kiểm soát vận hành.
03
Tìm và giải quyết các vấn đề chất lượng làm suy yếu báo cáo, quyết định, trải nghiệm khách hàng và hiệu suất AI.
04
Tích hợp các biện pháp bảo vệ và giám sát phù hợp xuyên suốt vòng đời AI, từ đánh giá ban đầu đến triển khai và sử dụng liên tục.
Sáng kiến lãnh đạo và nghiên cứu để truyền cảm hứng đổi mới
Dữ liệu và AI đáng tin cậy có nghĩa là thông tin và hệ thống định hình các quyết định phải đáng tin cậy, được quản lý, có thể giải thích, an toàn và được sử dụng đúng cách. Niềm tin không phải là một chứng nhận hay kiểm soát duy nhất. Nó đến từ sự sở hữu rõ ràng, quản lý dữ liệu hiệu quả, quản trị cân đối, phương pháp minh bạch, giám sát liên tục và khả năng nhận diện cũng như xử lý các vấn đề khi chúng phát sinh.
Quản trị dữ liệu định nghĩa trách nhiệm giải trình, quyền quyết định, chính sách, tiêu chuẩn và kiểm soát dữ liệu. Quản lý dữ liệu thực hiện những kỳ vọng đó trên các hoạt động như chất lượng, siêu dữ liệu, truy cập, dòng dõi, vòng đời và dữ liệu chủ. Quản trị đặt ra các quy tắc và quyền sở hữu. Quản lý cung cấp các quy trình và năng lực cần thiết để áp dụng chúng một cách nhất quán trong hoạt động hàng ngày.
Các mô hình và tác nhân AI có thể khuếch đại các vấn đề trong dữ liệu mà chúng sử dụng. Dữ liệu không đầy đủ, lỗi thời, thiên lệch, trùng lặp hoặc định nghĩa kém có thể dẫn đến kết quả không đáng tin cậy và quyết định yếu ở quy mô lớn. Chất lượng dữ liệu cho AI không chỉ phải xem xét độ chính xác mà còn về tính phù hợp, nguồn gốc, tính đại diện, tính kịp thời và liệu dữ liệu có phù hợp với mục đích sử dụng hay không.
Quản lý dữ liệu chủ tạo ra các bản ghi nhất quán, được quản lý cho các thực thể quan trọng như khách hàng, sản phẩm, nhà cung cấp, nhân viên hoặc địa điểm. Nó giải quyết các định nghĩa mâu thuẫn và trùng lặp giữa các hệ thống để các nhóm và ứng dụng AI có thể làm việc từ một góc nhìn chung. Điều này hỗ trợ báo cáo đáng tin cậy hơn, cá nhân hóa, tự động hóa, ra quyết định và phối hợp vận hành giữa các chức năng.
AI có trách nhiệm đòi hỏi các nguyên tắc rõ ràng, quyền sở hữu, phân loại rủi ro, kiểm soát dữ liệu, kiểm thử, ghi chép, giải thích, giám sát con người, giám sát và ứng phó sự cố. Những nền tảng này nên được thiết kế vào vòng đời AI thay vì thêm vào khi được phê duyệt. Các biện pháp kiểm soát chính xác nên phản ánh trường hợp sử dụng, tác động tiềm năng, quy định áp dụng và khẩu vị rủi ro của tổ chức.
Niềm tin và tốc độ được cải thiện cùng nhau khi yêu cầu rõ ràng, bằng chứng có thể tái sử dụng và kiểm soát tỷ lệ thuận với rủi ro. Các định nghĩa chung, sản phẩm dữ liệu được phê duyệt, kiểm tra chất lượng tự động, tài liệu tiêu chuẩn và các lộ trình đánh giá đã được thiết lập giúp giảm công việc lặp lại. Đưa các nhóm quản trị vào thiết kế sớm cũng giúp các nhóm triển khai giải quyết các vấn đề trước khi chúng trở thành trở ngại tốn kém khi triển khai.
"*" vui lòng điền các trường bắt buộc