信頼できるデータ強力な AI: データの品質とガバナンスによるAI出力の改善

最適なデータ品質、堅牢なガバナンス、データ可視性を確保し、信頼できる AI 出力を得る

人工知能 (AI) には膨大なデータセットを分析し、複雑なプロセスを効率化する能力があり、あらゆる業界のビジネスを変革できる可能性があります。 
しかし、AI の有効性は処理されるデータの品質に直接左右されます。AI のトレーニ ングモデルに提供するデータの品質が高ければ、高品質な出力が可能です。
一方、データの品質が悪かったり、正確性、完全性、一貫性、関連性が低かったり、古い、偏りがある、冗長であるといった問題があったりすると、
AI の出力は間違ったものとなり、顧客やビジネスパートナーへの悪影響、対応の遅れ、収益の減 少、リスクやコストの増加につながります。

データ品質の低さに対応しなければならない場合、これまでは事後対応的なアプローチが取られてきました。つまり、問題が発生すると、
誰かが根本原因分析を行って原因を特定し、問題を修正し、再発防止のためのプロセスやルールを 整えるというアプローチです。
AI では、モデルが品質の低いデータを使用した時点で被害が発生します。
つまり、品質の低いデータを基に生成 AI を構築すると、誤った答えが瞬時に出力されるようになるため、その損害を元に戻すのがより困難になるということです。

AI モデルに品質の高いデータを提供すれば、効率の向上、コストの削減、規制 コンプライアンスの改善、顧客のエンゲージメントと満足度の向上、出力バイアスの低減といった成果を得ることができます。

AI によって事業のあらゆる側面を大幅に改善できるにもかかわらず、自社の データが AI に対応していると答えた組織はわずか 4% にとどまっています。
自社のデータが AI の取り組みに対応できるかどうかを確認するためには、データ品質の基本について理解する必要があります。

詳しくはeBook全文をお読みください。